Инвестиционная фирма обрабатывает постоянно растущий объем полуструктурированных данных и нуждается в дедупликации записей, удалении дубликатов и распространенных опечаток. Какой вариант обеспечивает эту возможность с наименьшими операционными издержками?

Функция FindMatches в AWS Glue специально разработана для идентификации и дедупликации записей в полуструктурированных данных, даже если они не имеют точного совпадения, содержат опечатки или неточные данные. Это достигается с помощью машинного обучения, что снижает операционные издержки по сравнению с ручной настройкой правил. Amazon Athena не имеет встроенных функций для нечеткого сопоставления и дедупликации, требуя сложной логики SQL. Amazon Neptune ML и Apache Gremlin предназначены для графовых баз данных и не подходят для дедупликации полуструктурированных данных. Глобальные таблицы Amazon DynamoDB обеспечивают репликацию и высокую доступность, но не предотвращают дублирование данных на уровне содержимого.