ある企業では、単一のS3バケットに保存されているデータを処理するAWS Glueジョブによって供給されるAmazon QuickSightダッシュボードを使用しています。新しいデータは毎日追加され、AWS Glueジョブの実行時間が長くなっているため、ダッシュボードのクエリが遅くなっています。データエンジニアは、AWS Glueジョブを高速化するためにどのようなアクションを実行すべきですか？（2つ選択）

S3バケット内のデータをパーティション分割することで、AWS Glueジョブが処理するデータ量を減らし、QuickSightのクエリパフォーマンスを向上させることができます。年、月、日でパーティション分割すると、特定の期間のデータのみを効率的に読み込めます。ワーカータイプをスケールアップしてAWS Glueインスタンスサイズを増やすと、ジョブに割り当てられるリソースが増え、並列処理能力が向上し、実行時間が短縮されます。 AWS GlueスキーマをDynamicFrameスキーマクラスに変換しても、ジョブの実行時間は直接短縮されません。ジョブのスケジュール頻度を調整しても、個々のジョブの実行時間は短縮されず、単にデータの鮮度が落ちるだけです。IAMロールの変更は、ジョブの実行時間とは直接関係ありません。