10個のソースシステムから15分ごとに配信されるファイル（CSV、JSON、またはParquet）を取り込み、10個のAmazon Redshiftテーブルに格納するETLパイプラインを構築する必要があります。すべてのファイルは単一のS3バケットに格納され、ファイルサイズは10 MBから20 GBまで様々です。パイプラインはスキーマの変更に対応できる必要があります。これらの要件を満たすソリューションはどれですか？（2つ選択してください。）

正しい選択肢は、スキーマ変更への対応と、ファイルサイズが多様なデータを取り込むという要件を満たしています。AWS Glueワークフローは、クローラーとジョブを順序付けて実行できるため、スキーマ変更を自動的に検出し、データを取り込むことができます。EventBridgeルールは15分ごとのスケジュール実行に対応し、Lambda関数はS3へのファイルロードイベントに対応します。 最初の誤った選択肢は、スキーマ変更に対応するためにクローラーを使用していないため不適切です。3番目の誤った選択肢は、複数のLambda関数とEventBridgeルールを組み合わせることで複雑さが増し、Glueワークフローの利点を活かしていません。最後の誤った選択肢は、Kinesis Data Firehoseを使用していますが、スキーマ変更への対応や、多様なファイル形式（CSV, JSON, Parquet）とファイルサイズ（20GBまで）の処理においてGlueジョブ単体では効率的ではありません。