Инженер данных создает ежечасный конвейер AWS Glue ETL, который считывает данные из Amazon RDS и MongoDB, преобразует их и загружает в Amazon Redshift. Какая комбинация действий позволит достичь этого с НАИМЕНЬШИМИ операционными издержками? (Выберите два варианта)

Настройка триггеров AWS Glue для запуска заданий ETL каждый час является наиболее эффективным способом автоматизации ежечасного конвейера с наименьшими операционными издержками, поскольку AWS Glue изначально предназначен для оркестрации заданий ETL. Использование соединений AWS Glue для установления связи между источниками данных (Amazon RDS и MongoDB) и целевым хранилищем (Amazon Redshift) упрощает управление подключениями и учетными данными, снижая операционную сложность. Использование AWS Lambda для планирования заданий Glue увеличивает операционные издержки, так как требует дополнительного управления кодом Lambda. AWS Glue DataBrew больше подходит для интерактивной подготовки данных, а не для автоматизированного ETL-конвейера. Redshift Data API может использоваться для загрузки данных, но соединения Glue обеспечивают более интегрированный и управляемый подход в рамках ETL-конвейера Glue.