ある企業は、S3に保存されている数テラバイトのユーザーインタラクションデータをクリーンアップ、変換、エンリッチ、圧縮するために、大規模なEC2インスタンス上でPythonスクリプトとして実装された日次ETLパイプラインを実行しています。このプロセスには20時間以上かかり、EC2からマネージドなサーバーレスソリューションに最小限の開発労力で移行したいと考えています。これらの要件を満たすアプローチはどれですか？

正解は、AWS Glueジョブを作成し、スクリプトをPySparkに変換し、Glueジョブを実行してデータを処理し、結果をS3に保存します。AWS Glueは、マネージドなサーバーレスETLサービスであり、大規模なデータ処理に適しています。既存のPythonスクリプトをPySparkに変換することで、最小限の開発労力で分散処理の恩恵を受けられます。これにより、20時間以上かかっていた処理時間を大幅に短縮できます。 Amazon Redshiftはデータウェアハウスであり、ETLツールではありません。DynamoDBはNoSQLデータベースであり、数テラバイトのバッチ処理には不向きです。個別のLambda関数とStep Functionsは、小規模なタスクのオーケストレーションには適していますが、数テラバイトのデータ変換にはスケーラビリティとコストの面で課題があります。