Firma marketingowa otrzymuje dużą ilość nowych danych clickstream w Amazon S3 z kampanii marketingowej. Firma musi szybko przeanalizować dane clickstream w Amazon S3, a następnie zdecydować, czy przetwarzać dane dalej w potoku danych. Które rozwiązanie spełnia te wymagania przy NAJMNIEJSZYM nakładzie operacyjnym?

Poprawna odpowiedź to skonfigurowanie AWS Glue crawlera do katalogowania danych i Amazon Athena do wykonywania zapytań. AWS Glue crawler automatycznie odkrywa schemat danych w Amazon S3 i tworzy tabele w katalogu danych AWS Glue, co minimalizuje nakład pracy operacyjnej. Amazon Athena to bezserwerowa usługa zapytań, która umożliwia analizę danych bezpośrednio w S3 za pomocą standardowego SQL, co jest idealne do szybkiej analizy i podejmowania decyzji bez konieczności zarządzania infrastrukturą. Pozostałe opcje są mniej optymalne: Tworzenie tabel zewnętrznych w katalogu Spark i używanie zadań AWS Glue jest bardziej złożone i wymaga większego nakładu pracy operacyjnej. Tworzenie tabel zewnętrznych w Hive metastore i używanie Spark w Amazon EMR wymaga zarządzania klastrem EMR, co zwiększa nakład operacyjny. Amazon Kinesis Data Analytics jest przeznaczony do analizy strumieniowej w czasie rzeczywistym, a nie do ad-hoc zapytań do danych przechowywanych w S3.