Un'azienda ha dati sia strutturati che non strutturati in S3 e deve eseguire query SQL su di essi. Quale soluzione richiede la minor quantità di lavoro per abilitare l'interrogazione SQL?

La soluzione più efficiente è utilizzare AWS Glue per creare un catalogo dati e Amazon Athena per le query. AWS Glue è un servizio ETL serverless che può scansionare i dati in S3 (sia strutturati che non strutturati), inferire lo schema e creare tabelle nel Data Catalog. Amazon Athena è un servizio di query interattivo serverless che consente di eseguire query SQL direttamente sui dati in S3 utilizzando il Data Catalog di Glue, senza la necessità di caricare i dati in un database. Questo approccio riduce al minimo il lavoro di preparazione e gestione dell'infrastruttura. Le altre opzioni richiedono più lavoro: Caricare i dati in Amazon RDS (o Aurora) implica la gestione di un database relazionale e la necessità di trasformare e caricare i dati, il che può essere complesso per grandi volumi o dati non strutturati. AWS Batch è un servizio di elaborazione batch che richiederebbe la scrittura e la gestione di script ETL complessi. AWS Lambda è adatto per trasformazioni leggere, ma Kinesis Data Analytics è più orientato all'analisi di flussi di dati in tempo reale, non a query SQL su dati statici in S3.