AdView Inc. wil een enkele SageMaker Data Wrangler-flow bouwen die een S3 CSV van campagnelogboeken koppelt aan een Redshift-tabel met klantprofielen en vervolgens de opgeschoonde, gekoppelde dataset exporteert naar Parquet. Het Redshift-cluster bevindt zich in een private subnet. Wat is de juiste volgorde van acties om dit te implementeren in Data Wrangler, terwijl connectiviteit en correctheid worden gewaarborgd?

De correcte optie beschrijft de juiste stappen voor het gebruik van Data Wrangler met een privé Redshift-cluster. Data Wrangler kan direct verbinding maken met Redshift door de JDBC-referenties op te geven. Omdat het Redshift-cluster zich in een privé subnet bevindt, is het essentieel om Data Wrangler te configureren om te draaien binnen een VPC met de juiste subnetten en security groups die toegang tot Redshift toestaan. De IAM-rol moet ook de benodigde machtigingen hebben voor S3 en Redshift. De eerste onjuiste optie is incorrect omdat Data Wrangler niet automatisch een Redshift databaseproxy aanmaakt en VPC-configuratie wel degelijk vereist is voor privé Redshift-clusters. De tweede onjuiste optie is incorrect omdat het de functionaliteit van Data Wrangler negeert; Data Wrangler is juist ontworpen om dergelijke transformaties uit te voeren. De derde onjuiste optie is incorrect omdat Data Wrangler geen gefedereerde query's naar Redshift pusht zonder de juiste netwerk- en referentieconfiguratie.