일기 예보 회사는 지속적인 온도 판독값을 수집하고, 이를 더 큰 Apache Parquet 파일로 집계하며, KMS 관리 키(CSE-KMS)를 사용하여 클라이언트 측 암호화로 파일을 암호화하고, 매일 접두사로 Amazon S3 버킷에 기록합니다. 이 회사는 특정 날짜의 샘플 이동 평균을 계산하기 위해 가끔 SQL 쿼리를 실행합니다. 이러한 요구 사항을 충족하는 가장 비용 효율적인 솔루션은 무엇입니까?

Amazon Athena는 서버리스 서비스로, S3에 저장된 데이터에 직접 SQL 쿼리를 실행할 수 있어 인프라 관리 비용이 없습니다. KMS 암호화된 Parquet 파일을 지원하며, 쿼리한 데이터 양에 대해서만 비용을 지불하므로 간헐적인 쿼리 작업에 가장 비용 효율적입니다. S3 Select는 단일 파일에 대한 간단한 필터링에 적합하지만, 복잡한 분석 쿼리에는 Athena가 더 강력합니다. Redshift Spectrum은 Redshift 클러스터가 필요하여 비용이 더 들고, EMR Serverless는 SparkSQL을 사용하지만 Athena보다 설정 및 관리 오버헤드가 있을 수 있습니다.