ある企業が、日次の時系列クリックストリームデータをAmazon S3に保存しています（1日あたり数百万行）。MLエンジニアは、日次レポートを実行し、Amazon Athenaで3日間のトレンドを分析しています。データはアーカイブされる前に30日間保持される必要があります。最高のデータ取得パフォーマンスを実現する設計はどれですか？

この設計は、Athenaでのクエリパフォーマンスとコスト効率を両立させます。日付プレフィックスによるパーティショニングは、Athenaが特定の期間のデータのみをスキャンすることを可能にし、クエリ時間を短縮し、スキャンされるデータ量に基づく料金を削減します。S3 Lifecycleポリシーは、30日以上前のデータを自動的にS3 Glacier Flexible Retrievalに移行することで、ストレージコストを最適化します。 他の選択肢は、パフォーマンスまたはコストのいずれかで劣ります。パーティションなしの単一バケットは、Athenaが常に全データをスキャンするため非効率的です。Lambdaでファイルをコピーする方法は、不必要な複雑さと追加のコストが発生します。各日を個別のバケットに保存する方法は、管理が煩雑になり、S3バケットの制限に達する可能性があります。