Amazon S3에 타임스탬프 열이 포함된 CSV 파일이 있습니다. 타임스탬프는 March 1st, 2020, 08:14pm 형식입니다. 요일, 월, 시간이 대상 변수에 영향을 미친다고 가정하므로 데이터 세트에 세 가지 새로운 기능(요일, 월, 시간)을 추가해야 합니다. S3에 새 파일을 생성하는 데 가장 적은 운영 오버헤드가 필요한 접근 방식은 무엇입니까?

Amazon SageMaker Data Wrangler는 시각적 인터페이스를 통해 데이터 준비를 간소화하여 코딩 없이도 날짜/시간 피처링과 같은 변환을 쉽게 적용할 수 있습니다. 이는 운영 오버헤드를 최소화하고 가장 효율적인 접근 방식입니다. Amazon EMR, AWS Glue, SageMaker Processing 작업은 모두 코드를 작성하고 환경을 관리해야 하므로 Data Wrangler보다 운영 오버헤드가 더 큽니다. 특히 EMR은 클러스터 프로비저닝 및 관리가 필요하여 가장 많은 오버헤드를 발생시킵니다.