한 회사에 Amazon S3 데이터 레이크가 있습니다. 이 회사는 매일 데이터를 변환하여 대규모 병렬 처리(MPP) 기능을 갖춘 데이터 웨어하우스에 로드해야 합니다. 데이터 분석가는 SQL을 사용하여 데이터에 대한 기계 학습 모델을 생성하고 훈련해야 합니다. 가능한 한 서버리스 AWS 서비스를 사용해야 합니다. 다음 중 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

이 솔루션은 서버리스 요구 사항을 충족하고 지정된 기능을 제공합니다. AWS Glue는 서버리스 ETL 서비스로, S3 데이터 레이크에서 데이터를 변환하는 데 적합합니다. Amazon Redshift Serverless는 MPP 데이터 웨어하우스 요구 사항을 충족하며, 관리 오버헤드 없이 확장됩니다. Redshift ML은 SQL을 사용하여 ML 모델을 생성하고 훈련할 수 있게 하여 데이터 분석가의 요구를 충족합니다. Amazon EMR은 관리형 Hadoop 프레임워크이지만, 서버리스는 아니므로 요구 사항을 완전히 충족하지 못합니다. Amazon Aurora Serverless는 관계형 데이터베이스이지만 MPP 데이터 웨어하우스는 아니며, 대규모 분석 워크로드에 최적화되어 있지 않습니다. Amazon Athena는 S3 데이터를 직접 쿼리하는 데 사용되지만, 데이터를 별도의 MPP 데이터 웨어하우스에 로드하라는 요구 사항을 충족하지 못합니다. 또한, Athena ML은 Redshift ML만큼 강력한 ML 기능을 제공하지 않습니다.