레거시 애플리케이션이 CSV 파일을 생성하여 Amazon S3에 저장합니다. 새로운 상용 기성(COTS) 애플리케이션은 Amazon Redshift 및 Amazon S3의 데이터에 대해서만 복잡한 SQL 쿼리를 실행할 수 있지만, .csv 파일은 처리할 수 없습니다. 레거시 애플리케이션은 변경할 수 없습니다. 운영 오버헤드를 최소화하면서 COTS 애플리케이션이 레거시 데이터를 사용할 수 있도록 하는 솔루션은 무엇입니까?

정답은 AWS Glue ETL 작업을 생성하는 것입니다. AWS Glue는 서버리스 ETL 서비스로, .csv 파일을 자동으로 크롤링하여 스키마를 추론하고, 데이터를 변환하여 Amazon Redshift에 로드할 수 있습니다. 이는 운영 오버헤드를 최소화하면서 COTS 애플리케이션이 요구하는 Redshift 데이터 형식으로 레거시 데이터를 제공하는 가장 효율적인 방법입니다. 오답 설명: Python 스크립트는 EC2 인스턴스 관리 및 스크립트 개발에 추가적인 운영 오버헤드가 발생하며, .sql 파일로의 변환은 COTS 애플리케이션이 직접 처리할 수 있는 형식이 아닙니다. Lambda 및 DynamoDB는 .csv 파일을 처리할 수 있지만, COTS 애플리케이션은 Redshift 또는 S3의 데이터만 쿼리할 수 있으므로 DynamoDB에 저장하는 것은 요구사항을 충족하지 않습니다. Amazon EMR은 대규모 데이터 처리에 적합하지만, 이 시나리오에서는 운영 오버헤드가 더 크고 Glue보다 비용 효율적이지 않을 수 있습니다.