10個のLambda関数に保存されているJSON形式の過去のログから、エラーメッセージを検索する必要があります。エラー値は異なるフィールドに表示される可能性がありますが、すべてのエラー文字列は同じプレフィックスで始まります。これらのログファイルを分析する上で、最も運用効率の高い方法は何ですか？

Lambda関数がS3にログを保存している場合、AWS Glue ETLジョブでS3のログファイルをカタログ化し、Amazon AthenaでSQLクエリを実行してエラーを検索する方法が最も運用効率が高いです。Glueはスキーマを抽出し、Athenaは標準SQLでクエリを実行できるため、構造化されていないJSONログから特定のパターン（エラープレフィックス）を効率的に検索できます。 S3 Selectはオブジェクト全体をスキャンするため、大規模なログファイルでは非効率的です。CloudWatch Logs Insightsは、ログがCloudWatch Logsに直接保存されている場合に最適ですが、問題文ではS3に保存されていると明記されています。CloudWatch Contributor Insightsは、高カーディナリティデータ内の上位貢献者（例：最も頻繁なエラー）を特定するのに適していますが、特定のプレフィックスを持つエラーメッセージを検索する用途には直接的ではありません。