데이터 엔지니어가 한 달에 한 번 Amazon Redshift에서 리소스 집약적인 분석을 실행합니다. 매달 엔지니어는 프로비저닝된 Redshift 클러스터를 생성하고, 작업을 실행하고, 백업을 S3로 언로드한 다음 클러스터를 삭제합니다. 엔지니어는 인프라를 수동으로 관리할 필요가 없고 운영 오버헤드를 최소화하는 솔루션을 원합니다. 이 요구 사항을 가장 잘 충족하는 옵션은 무엇입니까?

정답은 Amazon Redshift Serverless를 사용하여 분석 워크로드를 자동으로 처리하는 것입니다. Redshift Serverless는 데이터 웨어하우스를 프로비저닝하거나 관리할 필요 없이 Redshift의 기능을 사용할 수 있게 해줍니다. 사용한 만큼만 비용을 지불하고, 워크로드 요구 사항에 따라 자동으로 확장되므로 리소스 집약적인 월별 분석에 이상적입니다. 오답인 Amazon Step Functions를 사용하여 클러스터를 일시 중지하고 다시 시작하는 것은 수동 프로비저닝 및 삭제의 대안이 될 수 있지만, 서버리스 솔루션만큼 운영 오버헤드를 최소화하지는 못합니다. AWS CLI 및 AWS CloudFormation 템플릿은 자동화를 제공하지만, 여전히 프로비저닝된 Redshift 클러스터 관리가 필요하므로 서버리스 옵션만큼 운영 오버헤드를 줄이지 못합니다.