Инженер данных должен обновить правила качества данных для 1000 таблиц AWS Glue Data Catalog из-за изменившихся бизнес-требований. Какой подход позволит сделать это с наименьшими операционными издержками?

Правильный ответ — создание функции AWS Lambda, которая выполняет вызов API к AWS Glue Data Quality для внесения изменений. Это наиболее эффективный подход с точки зрения операционных издержек, так как он позволяет автоматизировать процесс обновления правил для большого количества таблиц программно, используя AWS SDK или CLI. Lambda является бессерверным сервисом, что минимизирует затраты на управление инфраструктурой. Создание конвейера AWS Glue ETL для каждой таблицы или запуск кластера Amazon EMR для этой задачи приведет к значительно большим операционным издержкам и сложности управления, поскольку эти сервисы предназначены для обработки данных, а не для массового обновления метаданных или правил качества. Использование AWS Management Console для 1000 таблиц было бы крайне трудоемким и непрактичным ручным процессом.