Un rivenditore archivia quotidianamente 100 GB di dati transazionali in S3 e deve rilevare lo schema dei dati, eseguire trasformazioni sui dati S3 e utilizzare il ML per rilevare le frodi, il tutto con un sovraccarico operativo minimo. Quale combinazione di servizi dovrebbe utilizzare? (Scegliere tre.)

I crawler di AWS Glue sono ideali per scoprire automaticamente lo schema dei dati archiviati in S3, creando un catalogo dati che semplifica l'accesso e l'analisi. I workflow e i job di AWS Glue consentono di orchestrare e eseguire trasformazioni ETL (Extract, Transform, Load) sui dati in S3 in modo scalabile e serverless, riducendo l'overhead operativo. Amazon Fraud Detector è un servizio di machine learning completamente gestito, specificamente progettato per rilevare le frodi, che permette di addestrare modelli senza la necessità di competenze approfondite di ML. Amazon Athena può scansionare i dati e inferire lo schema, ma i crawler di Glue sono più robusti per la gestione di schemi complessi e la creazione di un catalogo dati persistente. Le stored procedure di Amazon Redshift non sono adatte per trasformazioni dirette su dati in S3; Redshift è un data warehouse. Amazon Redshift ML è un'opzione, ma Amazon Fraud Detector è un servizio più specializzato e ottimizzato per il rilevamento delle frodi.