Inżynier danych tworzy godzinną potok ETL AWS Glue, który odczytuje dane z Amazon RDS i MongoDB, przekształca je i ładuje do Amazon Redshift. Która kombinacja działań pozwoli to osiągnąć przy NAJMNIEJSZYM nakładzie operacyjnym? (Wybierz dwie odpowiedzi.)

Prawidłowe odpowiedzi to: "Skonfiguruj wyzwalacze AWS Glue, aby uruchamiały zadania ETL co godzinę" oraz "Użyj połączeń AWS Glue, aby nawiązać łączność między źródłami danych a Amazon Redshift". Skonfigurowanie wyzwalaczy AWS Glue jest najprostszym sposobem na zaplanowanie zadań ETL do uruchamiania co godzinę, minimalizując nakład operacyjny, ponieważ AWS Glue zarządza harmonogramowaniem. Użycie połączeń AWS Glue jest kluczowe do nawiązania bezpiecznej i efektywnej łączności z Amazon RDS, MongoDB i Amazon Redshift, co jest standardową praktyką w AWS Glue. Użycie funkcji AWS Lambda do planowania zadań ETL wymagałoby dodatkowego kodu i zarządzania funkcją Lambda, zwiększając nakład operacyjny. AWS Glue DataBrew jest narzędziem do czyszczenia i przygotowywania danych, ale nie jest podstawowym mechanizmem do planowania zadań ETL ani nawiązywania połączeń. Redshift Data API może być używane do ładowania danych, ale nie jest to najbardziej typowe ani najmniej operacyjne podejście w kontekście potoków ETL AWS Glue, które często wykorzystują bezpośrednie konektory lub instrukcje COPY.