ETL 작업은 사용자가 S3 버킷에 업로드하는 일일 .csv 파일을 처리해야 합니다. 각 파일은 100MB보다 작습니다. 어떤 구현이 가장 비용 효율적일까요?
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정답: AWS Glue Python shell 작업을 작성합니다. pandas를 사용하여 데이터를 변환합니다..
이것이 정답인 이유
일일 100MB 미만의 작은 CSV 파일 처리에는 AWS Glue Python shell 작업이 가장 비용 효율적입니다. Python shell 작업은 서버리스 환경에서 실행되며, pandas 라이브러리를 사용하여 작은 데이터셋을 효율적으로 처리할 수 있어 컴퓨팅 리소스 사용을 최소화합니다. 사용자 지정 Python 애플리케이션을 Amazon EKS에 호스팅하는 것은 인프라 관리 및 유지보수 비용이 발생하여 비효율적입니다. Amazon EMR 클러스터에 PySpark 스크립트를 호스팅하는 것은 대규모 데이터 처리에는 적합하지만, 작은 파일 처리에는 클러스터 유지 비용이 과도합니다. AWS Glue PySpark 작업은 Apache Spark를 사용하므로 Python shell 작업보다 더 많은 리소스를 필요로 하여 비용이 더 많이 발생할 수 있습니다.
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