한 회사에서 여러 AWS 및 서드파티 스토어의 데이터를 중앙 데이터 웨어하우스로 집계하여 분석합니다. 분석가는 빠른 쿼리 응답을 요구하며 Amazon QuickSight를 직접 쿼리 모드에서 사용합니다. 쿼리는 일반적으로 하루에 몇 시간 동안 실행되며 예측할 수 없는 스파이크가 발생합니다. 운영 오버헤드를 최소화하면서 필요한 성능을 제공하는 옵션은 무엇입니까?

Amazon Redshift Serverless는 예측 불가능한 워크로드 스파이크가 있는 경우에도 운영 오버헤드를 최소화하면서 빠른 쿼리 응답을 제공하는 데 최적입니다. 사용량에 따라 자동으로 확장 및 축소되며, 사용한 만큼만 비용을 지불하므로 비용 효율적입니다. Amazon Redshift managed storage (RMS)는 스토리지와 컴퓨팅을 분리하여 유연성을 높입니다. Amazon Athena는 대화형 쿼리에 적합하지만, 장시간 실행되는 복잡한 쿼리나 높은 성능 요구사항에는 Redshift Serverless보다 효율성이 떨어질 수 있습니다. Amazon Redshift provisioned clusters는 성능을 제공하지만, 수동 프로비저닝 및 관리가 필요하여 운영 오버헤드가 높고 예측 불가능한 스파이크에 대한 자동 확장이 제한적입니다. Amazon Aurora PostgreSQL은 트랜잭션 데이터베이스에 더 적합하며, 대규모 분석 데이터 웨어하우스에는 Redshift Serverless만큼 최적화되어 있지 않습니다.