ある企業は、クラウドベースのデータソース（Amazon RDSやRedshiftのような構造化されたソース、S3の半構造化ファイル）に対して、一元化されたデータカタログとメタデータ管理を必要としています。カタログは定期的に更新され、最小限の運用オーバーヘッドでメタデータの変更を検出する必要があります。これらの要件を満たすソリューションはどれですか？

AWS Glue Data Catalogは、さまざまなデータソースのメタデータを一元的に保存するマネージドサービスです。AWS Glueクローラーは、RDS、Redshift、S3などのデータストアに接続し、スキーマを自動的に検出し、Data Catalogを更新できます。クローラーを定期的に実行するようにスケジュールすることで、最小限の運用オーバーヘッドでメタデータの変更を自動的に検出・反映できます。AuroraやDynamoDBをデータカタログとして使用し、Lambda関数で更新する方法は、手動での開発とメンテナンスが必要となり、運用オーバーヘッドが増大します。また、最後の選択肢はS3のメタデータ検出にしかクローラーを使用せず、RDSやRedshiftのメタデータ抽出方法が不明確で、自動更新の要件を満たしません。