Un ingegnere dei dati deve aggiornare le regole di qualità dei dati su 1.000 tabelle del Data Catalog di AWS Glue a causa di requisiti aziendali modificati. Quale approccio consentirà di raggiungere questo obiettivo con il minor overhead operativo?
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Risposta corretta: Creare una funzione AWS Lambda che effettua una chiamata API ad AWS Glue Data Quality per apportare le modifiche..
Perché questa è la risposta
L'approccio più efficiente e con il minor overhead operativo è utilizzare una funzione AWS Lambda per effettuare chiamate API ad AWS Glue Data Quality. Questo consente di automatizzare l'aggiornamento delle regole su larga scala (1.000 tabelle) in modo programmatico. Le API di Glue Data Quality offrono metodi per la gestione delle regole, rendendo Lambda la scelta ideale per l'orchestrazione di tali modifiche. Creare una pipeline AWS Glue ETL per ogni tabella è eccessivamente complesso e genera un overhead significativo per 1.000 tabelle. Un cluster Amazon EMR è sovradimensionato e costoso per un compito che può essere gestito tramite API. Modificare manualmente le regole tramite la AWS Management Console è impraticabile e soggetto a errori per un numero così elevato di tabelle.
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