Компания ежедневно загружает данные в бакет S3 и использует AWS Glue Data Catalog. В некоторые дни ежедневный отчет запускается до того, как все данные поступят. Инженер по данным должен отправить сообщение, идентифицирующее любые неполные данные, в существующую тему Amazon SNS с минимальными операционными издержками. Какое решение удовлетворяет этим требованиям?

Правильный ответ минимизирует операционные издержки, используя существующие сервисы AWS Glue и EventBridge. Рабочие процессы AWS Glue идеально подходят для оркестрации задач ETL и проверок качества данных, так как они тесно интегрированы с AWS Glue Data Catalog. EventBridge обеспечивает бессерверную маршрутизацию событий, легко интегрируясь с SNS для уведомлений. Другие варианты менее оптимальны: Использование Apache Airflow или Amazon EMR влечет за собой дополнительные операционные издержки по управлению кластерами. Функции Lambda в сочетании со Step Functions могут быть эффективными, но для данного сценария, где уже используется Glue Data Catalog, рабочие процессы Glue предоставляют более нативное и интегрированное решение для проверок качества данных.