Firma zajmująca się prognozowaniem pogody zbiera ciągłe odczyty temperatury, agreguje je w większe pliki Apache Parquet, szyfruje pliki przy użyciu szyfrowania po stronie klienta z kluczami zarządzanymi przez KMS (CSE-KMS) i zapisuje je w zasobniku Amazon S3 w dziennych prefiksach. Firma sporadycznie uruchamia zapytania SQL w celu obliczenia przykładowych średnich ruchomych dla konkretnego dnia kalendarzowego. Które rozwiązanie jest NAJBARDZIEJ opłacalne, aby spełnić te wymagania?

Amazon Athena to bezserwerowa usługa zapytań interaktywnych, która umożliwia analizowanie danych bezpośrednio w Amazon S3 przy użyciu standardowego SQL. Jest to najbardziej opłacalne rozwiązanie, ponieważ płacisz tylko za przetworzone dane, co jest idealne dla sporadycznych zapytań. Athena natywnie obsługuje pliki Parquet i szyfrowanie CSE-KMS, co eliminuje potrzebę przenoszenia lub deszyfrowania danych. Amazon S3 Select jest mniej odpowiedni, ponieważ jest przeznaczony do filtrowania małych podzbiorów danych, a nie do złożonych zapytań agregacyjnych na dużych zbiorach danych. Amazon Redshift i Amazon EMR Serverless są droższe, ponieważ Redshift wymaga utrzymania klastra (nawet z Redshift Spectrum, nadal ponosisz koszty klastra Redshift), a EMR Serverless, choć bezserwerowy, jest bardziej odpowiedni dla większych, bardziej złożonych obciążeń Big Data, a nie sporadycznych zapytań SQL.