あるオンライン小売業者がALBアクセスログをS3に保存し、Amazon Athenaでクエリしています。エンジニアはパーティション化されていないAthenaテーブルを作成しましたが、データ量が増加するにつれてクエリ応答時間が増大しました。運用上の労力が最も少ない方法でAthenaクエリのパフォーマンスを向上させるには、どのアプローチがよいですか？

AWS Glueクローラーは、S3に保存されたALBアクセスログのデータ構造を自動的に識別し、パーティション情報を推論してAWS Glue Data Catalogに登録します。これにより、Athenaはクエリ時に必要なデータのみをスキャンするため、クエリパフォーマンスが大幅に向上します。また、クローラーはスケジュール実行が可能で、手動でのパーティション管理が不要なため、運用上の労力が最も少なくて済みます。Glueジョブはスキーマ推論も可能ですが、パーティションメタデータの自動登録にはクローラーが適しています。Parquet変換やHiveバケット化はパフォーマンス向上に寄与しますが、追加の変換処理と管理が必要となり、運用労力が増加します。