ある企業が、Amazon S3、Amazon Redshift、およびSnowflakeからAmazon SageMaker Data Wranglerにデータを取り込む必要があります。取り込まれたデータは、常にソースシステムの最新の変更を反映している必要があります。この要件を満たすアプローチはどれですか？

カタログ化された接続を使用することで、Amazon SageMaker Data WranglerはAWS Glue Data Catalogと連携し、S3、Redshift、Snowflakeなどのデータソースのスキーマとメタデータを自動的に検出・同期できます。これにより、常に最新のデータ定義と変更がData Wranglerに反映され、データソースの最新の変更を常に反映するという要件を満たします。直接接続では、スキーマの変更が自動的に同期されないため、手動での更新が必要になる場合があります。AWS GlueやAWS Lambdaはデータ抽出や変換に利用できますが、Data Wranglerへのデータインポートの主要なメカニズムとしては、カタログ化された接続が最も効率的で、最新性を保つための推奨アプローチです。