Финансовая компания планирует создать data mesh, который должен включать централизованное управление, аналитику и контроль доступа. Для каталога данных и ETL будет использоваться AWS Glue. Какую пару сервисов AWS следует использовать для реализации data mesh? (Выберите два варианта)

Для data mesh необходимы масштабируемое хранилище данных, аналитические возможности и централизованное управление доступом. Amazon S3 является идеальным выбором для хранения данных благодаря своей масштабируемости, надежности и низкой стоимости, что делает его основой для озер данных. Amazon Athena позволяет выполнять интерактивные запросы к данным в S3 без необходимости загрузки, что идеально подходит для аналитики в data mesh. AWS Lake Formation предоставляет централизованное управление доступом, безопасность и каталогизацию для озер данных, что критически важно для реализации принципов data mesh. Amazon Aurora и Amazon RDS являются реляционными базами данных, менее подходящими для хранения неструктурированных и полуструктурированных данных в масштабах озера данных. Amazon Redshift — это хранилище данных, которое требует загрузки данных, что менее гибко, чем Athena для прямого запроса S3. Amazon EMR — это кластер Hadoop, который может быть избыточным для интерактивной аналитики, если Athena справляется с задачей. AWS Glue DataBrew предназначен для подготовки данных, а не для централизованного управления доступом.