회사는 Amazon DynamoDB를 기본 데이터베이스로 사용할 예정이지만, 들어오는 데이터 항목이 DynamoDB 항목 크기 제한(현재 최대 크기 700KB이며 증가 중)을 초과할 수 있습니다. 가장 운영 효율성이 높은 방식으로 대용량 데이터를 처리하는 솔루션은 무엇입니까?

정답은 대용량 데이터를 Amazon S3 버킷에 객체로 저장하고 DynamoDB 테이블에 해당 S3 URL을 가리키는 속성을 포함하는 항목을 생성하는 것입니다. 이 방법은 DynamoDB의 항목 크기 제한을 우회하면서도 S3의 저렴한 스토리지와 높은 확장성을 활용합니다. DynamoDB는 메타데이터와 S3 객체에 대한 포인터를 저장하는 데 사용되며, 실제 대용량 데이터는 S3에 저장됩니다. 오답 설명: Lambda 함수로 데이터를 필터링하고 DocumentDB에 저장하는 것은 불필요하게 복잡하며, 두 가지 다른 데이터베이스를 관리해야 하므로 운영 효율성이 떨어집니다. 대용량 데이터를 여러 항목으로 분할하는 것은 DynamoDB의 항목 크기 제한을 해결하지 못하며, 논리적으로 하나의 엔티티인 데이터를 여러 항목으로 나누면 데이터 일관성과 쿼리 복잡성이 증가합니다. gzip 압축을 사용하더라도 700KB를 초과하는 대용량 데이터는 여전히 압축 후에도 DynamoDB 항목 크기 제한을 초과할 수 있으며, 데이터에 접근할 때마다 압축 해제 오버헤드가 발생합니다.