한 금융 회사가 중앙 집중식 거버넌스, 분석 및 액세스 제어를 포함해야 하는 데이터 메시를 구축할 계획입니다. 이 회사는 데이터 카탈로그 및 ETL에 AWS Glue를 사용할 것입니다. 데이터 메시를 구현하기 위해 어떤 AWS 서비스를 사용해야 할까요? (두 가지 선택)

데이터 메시 아키텍처는 분산된 데이터 소스를 통합하고 중앙 집중식 거버넌스를 유지하는 것이 중요합니다. Amazon S3는 객체 스토리지 서비스로, 데이터 레이크의 핵심 구성 요소이며 대규모 비정형 및 정형 데이터를 저렴하게 저장하는 데 적합합니다. Amazon Athena는 S3에 저장된 데이터를 직접 쿼리할 수 있는 서버리스 분석 서비스로, 데이터 메시의 분석 요구 사항을 충족합니다. AWS Lake Formation은 데이터 레이크에 대한 중앙 집중식 보안, 거버넌스 및 액세스 제어를 제공하여 데이터 메시의 핵심 원칙을 구현합니다. Amazon Aurora 및 Amazon RDS는 관계형 데이터베이스로, 대규모 데이터 레이크 저장소보다는 트랜잭션 데이터에 더 적합합니다. Amazon Redshift 프로비저닝된 클러스터와 Amazon EMR은 대규모 분석에 사용될 수 있지만, 서버리스 솔루션인 Athena가 데이터 메시의 유연성과 비용 효율성에 더 부합할 수 있습니다. AWS Glue DataBrew는 데이터 준비 서비스이지 중앙 집중식 거버넌스 및 액세스 제어 서비스가 아닙니다.