매일 일련의 Amazon Athena 쿼리를 오케스트레이션해야 하며, 개별 쿼리는 15분 이상 실행될 수 있습니다. 가장 비용 효율적인 단계 조합은 무엇입니까? (두 가지 선택)

정답은 AWS Lambda 함수와 Athena Boto3 클라이언트 startqueryexecution API 호출을 사용하여 Athena 쿼리를 프로그래밍 방식으로 호출하고, AWS Step Functions 워크플로우를 생성하여 쿼리 오케스트레이션을 관리하는 것입니다. Lambda는 Athena 쿼리 시작을 위한 비용 효율적인 서버리스 컴퓨팅을 제공합니다. Step Functions는 쿼리 실행 상태를 모니터링하고(getqueryexecution API 사용) 다음 쿼리를 조건부로 트리거하는 강력한 오케스트레이션 기능을 제공하여 장기 실행 쿼리(15분 이상)에 특히 적합합니다. 이 조합은 비용 효율적이며, 장기 실행 쿼리의 상태를 효과적으로 관리합니다. AWS Glue Python 셸 작업은 Athena 쿼리 오케스트레이션에 사용할 수 있지만, Step Functions만큼 강력한 상태 관리 및 재시도 로직을 제공하지 않으며, Glue 작업 실행 비용이 Lambda보다 높을 수 있습니다. AWS Glue Python 셸 스크립트 내에서 절전 타이머를 사용하는 것은 비효율적이며, 스크립트가 실행되는 동안 비용이 계속 발생합니다. Amazon MWAA는 강력한 오케스트레이션 도구이지만, 이 시나리오에서는 Step Functions보다 더 복잡하고 비용이 많이 들 수 있습니다. AWS Batch는 컴퓨팅 리소스를 관리하지만, Athena 쿼리 오케스트레이션 자체를 위한 기본 서비스는 아닙니다.