ある企業は、世界中のテスト施設からS3に数百万の1KBのJSONテスト結果ファイルを保存しています。データエンジニアは、これらのファイルをApache Parquetに変換し、Amazon Redshiftにロードする必要があります。現在のパイプラインは、処理にAWS Glue、オーケストレーションにStep Functions、スケジューリングにEventBridgeを使用しています。施設が増えるにつれて、処理時間が増加しています。処理時間を最も短縮できる変更はどれですか？

AWS Glueの動的フレームファイルグループ化オプションは、多数の小さなファイルを効率的に処理するために設計されています。これにより、Glueは小さなファイルをより大きなチャンクに結合して処理するため、オーバーヘッドが削減され、処理時間が大幅に短縮されます。 AWS Lambdaでファイルをグループ化する方法は、追加のステップとLambdaの呼び出しコストが発生し、Glueの組み込み機能よりも効率が悪い可能性があります。Amazon RedshiftのCOPYコマンドは、S3からRedshiftへのデータ転送には適していますが、小さなJSONファイルの処理やParquetへの変換には直接対応していません。Amazon EMRは強力ですが、Glueの動的フレーム機能がこのユースケースに特化しており、よりシンプルでコスト効率の良いソリューションを提供します。