한 회사에서 매일 2GB의 판매 거래 기록을 MySQL 데이터베이스로 수신하고, Salesforce에 100GB의 판매 기회를 저장합니다. 이 회사는 최소한의 운영 오버헤드로 두 데이터 세트를 상호 연관시키는 야간 프로세스를 원합니다. 이 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

정답은 최소한의 운영 오버헤드로 다양한 소스에서 대규모 데이터를 통합하고 처리하는 효율적인 방법을 제공합니다. Amazon AppFlow는 Salesforce와 같은 SaaS 애플리케이션에서 데이터를 가져오는 데 적합하며, AWS Glue는 MySQL 데이터베이스에서 대량의 데이터를 추출, 변환, 로드(ETL)하는 데 강력합니다. AWS Step Functions는 이 모든 단계를 오케스트레이션하여 워크플로우를 시각적으로 정의하고 관리할 수 있게 해주므로, 복잡한 야간 프로세스에 이상적입니다. 오답 설명: 첫 번째 옵션은 MWAA, Lambda, Step Functions를 사용하는데, Lambda는 대규모 데이터 처리에는 적합하지 않으며 MWAA는 오케스트레이션에 사용할 수 있지만 Step Functions가 더 간단하고 서버리스 방식으로 이 워크플로우를 관리할 수 있습니다. 두 번째 옵션은 MWAA를 오케스트레이션에 사용하지만, Step Functions가 더 서버리스하고 관리 오버헤드가 적습니다. 네 번째 옵션은 Kinesis Data Streams와 Apache Flink를 사용하는데, 이는 실시간 스트리밍 데이터 처리에 더 적합하며, 야간 배치 처리 요구사항에는 과도하고 불필요하게 복잡합니다.