Een bedrijf heeft 100 GB aan CSV-logbestanden in S3. SQL-ontwikkelaars moeten de gegevens opvragen, grafieken maken voor visualisatie en automatisch metadata van de CSV's opslaan met minimale inspanning. Welke combinatie van stappen (kies er drie) voldoet met de minste inspanning aan deze behoeften?

Amazon Athena is een serverloze queryservice die SQL gebruikt om gegevens rechtstreeks vanuit S3 te analyseren, wat ideaal is voor de 100 GB aan CSV-logbestanden zonder dat er een database hoeft te worden geladen. De AWS Glue Data Catalog is een beheerde metadata-service die automatisch schema's en metadata voor de CSV-bestanden kan opslaan en persisteren met minimale inspanning. Amazon QuickSight is een cloud-gebaseerde business intelligence-service die naadloos integreert met Athena om visualisaties en grafieken te maken van de opgevraagde gegevens. AWS X-Ray is voor het analyseren van gedistribueerde applicaties, niet voor datafiltering en visualisatie. Amazon Redshift is een datawarehouse en vereist het laden van gegevens, wat meer inspanning is dan Athena. Amazon DynamoDB is een NoSQL-database en is niet de meest geschikte of minimale inspanning voor het opslaan van metadata van CSV-bestanden in dit scenario, vergeleken met de geautomatiseerde Glue Data Catalog.