Компания ежедневно получает 2 ГБ записей о транзакциях продаж в базе данных MySQL и имеет 100 ГБ данных о возможностях продаж, хранящихся в Salesforce. Компания хочет, чтобы ночной процесс сопоставлял эти два набора данных с минимальными операционными издержками. Какое решение соответствует этому требованию?

Правильный ответ использует Amazon AppFlow для извлечения данных из Salesforce, что является оптимальным решением для SaaS-приложений. AWS Glue идеально подходит для извлечения данных из MySQL и их преобразования, включая сопоставление. AWS Step Functions эффективно оркестрирует этот процесс, обеспечивая минимальные операционные издержки и управляемость. Первый вариант неверен, так как Lambda не подходит для больших объемов данных и сложной логики сопоставления. Второй вариант использует MWAA для оркестрации, что возможно, но Step Functions часто более экономичен и прост для таких последовательных рабочих процессов. Четвертый вариант неверен, так как Kinesis Data Streams и Managed Service for Apache Flink предназначены для потоковой обработки в реальном времени, что избыточно для ночного пакетного процесса.