あるデータエンジニアが、経済指標を配信するAWS Data Exchange製品にS3バケットをサブスクライブしました。エンジニアは、受信した経済データをAmazon Athenaの既存のテーブルと結合し、すべての変換を30〜60分以内に完了する必要があります。これらの要件を満たす費用対効果の高いソリューションはどれですか？

このソリューションは、費用対効果と要件の達成において最適です。AWS Data Exchangeバケットへのデータ配信時にS3イベントがLambda関数をトリガーし、そのLambda関数がAWS Glueジョブを開始します。Glueジョブは、既存のAthenaテーブルと経済データを結合し、結果をS3に書き戻します。Glueはサーバーレスで、データ変換に特化しており、30〜60分という時間枠内で効率的に処理できます。 他の選択肢が不適切な理由は以下の通りです。 Kinesis Data StreamsとFirehoseはリアルタイム処理に適していますが、このケースではバッチ処理で十分であり、コストが高くなる可能性があります。 SageMaker Data Wranglerはインタラクティブなデータ準備ツールであり、自動化されたバッチ処理には適していません。 Amazon Redshiftはデータウェアハウスであり、この要件に対しては過剰なプロビジョニングとなり、費用対効果が低くなります。