Un'azienda di previsioni meteorologiche raccoglie letture continue della temperatura, le aggrega in file Apache Parquet più grandi, crittografa i file utilizzando la crittografia lato client con chiavi gestite da KMS (CSE-KMS) e li scrive in un bucket Amazon S3 in prefissi giornalieri. L'azienda esegue occasionalmente query SQL per calcolare le medie mobili di esempio per un giorno di calendario specifico. Qual è la soluzione PIÙ conveniente per soddisfare questi requisiti?

Athena è la soluzione più conveniente perché è un servizio di query interattivo serverless che consente di analizzare i dati direttamente in Amazon S3 utilizzando SQL standard. Viene fatturato in base alla quantità di dati scansionati, rendendolo economico per query occasionali. Supporta nativamente i file Parquet e la crittografia lato client con KMS (CSE-KMS). S3 Select è meno adatto perché è progettato per recuperare sottoinsiemi di dati da oggetti S3, non per aggregazioni complesse o join su più file come le medie mobili. Redshift Spectrum è una buona opzione per query su dati S3, ma Redshift stesso comporta costi di provisioning e gestione di cluster, rendendolo meno conveniente per query occasionali. EMR Serverless con SparkSQL è potente, ma EMR è generalmente più costoso e complesso da gestire rispetto ad Athena per questo caso d'uso specifico di query occasionali.