항공사 POC는 매일 CSV 지표를 날짜별로 파티셔닝하여 S3에 저장하고 Amazon Athena로 쿼리합니다. 데이터가 증가함에 따라 회사는 쿼리 성능을 향상시키기 위해 스토리지를 최적화하고자 합니다. 어떤 두 가지 조치를 취해야 할까요? (두 가지 선택)

정답은 Athena 쿼리를 실행하는 동일한 AWS 리전에 있는 S3 버킷을 사용하고, .csv 데이터를 Apache Parquet 형식으로 사전 처리하는 것입니다. Athena 쿼리 성능을 최적화하려면 데이터가 Athena와 동일한 AWS 리전에 있어야 합니다. 이는 네트워크 지연을 줄여 쿼리 속도를 향상시킵니다. Apache Parquet는 열 형식 스토리지 형식으로, 쿼리가 필요한 열만 읽을 수 있도록 하여 I/O 작업을 줄이고 쿼리 성능을 크게 향상시킵니다. 또한 Parquet는 압축 효율이 뛰어나 스토리지 비용도 절감할 수 있습니다. S3 키에 임의의 문자열을 추가하는 것은 S3 처리량에는 도움이 될 수 있지만, Athena 쿼리 성능에는 직접적인 영향을 미 주지 않습니다. 동일한 계정 내 S3 버킷을 사용하는 것은 보안 및 관리 측면에서 이점이 있을 수 있지만, 쿼리 성능 향상과는 무관합니다. .csv 데이터를 JSON으로 변환하는 것은 열 형식 스토리지의 이점을 제공하지 않으므로 Parquet만큼 효율적이지 않습니다.