データエンジニアが、Amazon RDSとMongoDBから読み込み、データを変換し、Amazon Redshiftにロードする1時間ごとのAWS Glue ETLパイプラインを構築しています。運用上のオーバーヘッドが最も少ないのは、次のアクションのどの組み合わせですか？（2つ選択してください。）

AWS Glueトリガーは、ETLジョブをスケジュールし、自動的に実行するためのネイティブな方法であり、運用上のオーバーヘッドを最小限に抑えます。Lambda関数を使用することも可能ですが、Glueトリガーの方がGlueジョブのスケジュールにはより統合されたソリューションです。AWS Glue接続は、Glueがデータソース（Amazon RDS、MongoDB）およびターゲット（Amazon Redshift）と安全に通信するために不可欠です。これにより、認証情報管理が簡素化され、接続の詳細がGlueサービス内で一元管理されます。AWS Glue DataBrewはデータ準備ツールですが、このシナリオでは必須ではありません。Redshift Data APIはRedshiftへのデータロードに使用できますが、GlueのネイティブなRedshiftコネクタの方が、Glue ETLパイプライン内でデータをロードする際には一般的で効率的な方法です。