한 회사에서 Amazon Redshift를 사용하며, 구체화된 뷰(materialized views)의 새로 고침 일정을 자동화해야 합니다. 최소한의 노력으로 이를 달성할 수 있는 솔루션은 무엇입니까?
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정답: Amazon Redshift의 쿼리 편집기 v2를 사용하여 구체화된 뷰를 새로 고칩니다..
이것이 정답인 이유
Amazon Redshift의 쿼리 편집기 v2는 구체화된 뷰(materialized views)의 새로 고침을 예약하는 기능을 내장하고 있어, 최소한의 노력으로 자동화를 달성할 수 있는 가장 직접적인 방법입니다. 이 기능은 Redshift 환경 내에서 직접 작동하므로 추가 서비스 통합이나 복잡한 설정이 필요 없습니다. Apache Airflow 및 AWS Glue 워크플로는 외부 오케스트레이션 도구로, Redshift 외부에서 별도의 설정과 관리가 필요하여 더 많은 노력이 듭니다. AWS Lambda UDF는 Redshift 내에서 코드를 실행할 수 있지만, 구체화된 뷰 새로 고침을 위한 스케줄링 기능은 제공하지 않아 별도의 트리거 메커니즘이 필요합니다.
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