データエンジニアは、ビジネス要件の変更により、1,000個のAWS Glue Data Catalogテーブル全体のデータ品質ルールを更新する必要があります。運用上のオーバーヘッドが最も少ない方法でこれを実現するには、どのアプローチが最適ですか？

AWS Glue Data Quality APIを使用すると、プログラムでデータ品質ルールを管理できます。AWS Lambda関数からこれらのAPIを呼び出すことで、1,000個のテーブルにわたるルール更新を自動化し、運用上のオーバーヘッドを最小限に抑えられます。 他の選択肢は非効率的です。 AWS Glue ETLパイプラインとLambda関数を組み合わせる方法は、個々のテーブルごとにジョブを作成・実行する必要があり、管理が複雑で時間がかかります。 Amazon EMRクラスターを使用する方法は、EMRクラスターのプロビジョニングと管理にオーバーヘッドが生じ、このタスクには過剰なリソースです。 AWSマネジメントコンソールを使用する方法は、手動での作業となり、1,000個のテーブルに対しては現実的ではありません。