ある企業は、S3 に 100 GB の CSV ログファイルを保存しています。SQL 開発者は、データをクエリし、視覚化のためにグラフを作成し、最小限の労力で CSV からメタデータを自動的に保存する必要があります。これらのニーズを最小限の作業で満たすステップの組み合わせ (3 つ選択) はどれですか？

Amazon Athena は、S3 に保存されたデータを直接クエリできるインタラクティブなクエリサービスであり、CSV ログファイルのクエリに最適です。AWS Glue Data Catalog は、Athena がクエリを実行するために必要な CSV ファイルのスキーマや場所などのメタデータを自動的にクロールして保存・永続化できます。Amazon QuickSight は、Athena のクエリ結果を視覚化するためのビジネスインテリジェンスサービスであり、グラフ作成のニーズを満たします。 AWS X-Ray は分散アプリケーションのトレースと分析に使用され、データクエリや視覚化には適していません。Amazon Redshift はデータウェアハウスであり、大規模な構造化データ分析には強力ですが、S3 のCSVファイルを直接クエリする用途では Athena の方が労力が少なくて済みます。Amazon DynamoDB は NoSQL データベースであり、CSV ファイルのメタデータストアとしては AWS Glue Data Catalog の方が適しています。