Компания, занимающаяся прогнозированием погоды, собирает непрерывные показания температуры, агрегирует их в более крупные файлы Apache Parquet, шифрует файлы с помощью клиентского шифрования с ключами, управляемыми KMS (CSE-KMS), и записывает их в бакет Amazon S3 с ежедневными префиксами. Компания периодически выполняет SQL-запросы для вычисления выборочных скользящих средних за определенный календарный день. Какое решение является НАИБОЛЕЕ экономически эффективным для удовлетворения этих требований?

Amazon Athena — это бессерверный интерактивный сервис запросов, который позволяет анализировать данные непосредственно в Amazon S3 с использованием стандартного SQL. Он наиболее экономически эффективен для нечастых, периодических запросов к данным в S3, поскольку вы платите только за объем сканированных данных. Athena поддерживает файлы Parquet и шифрование CSE-KMS, что соответствует требованиям компании. Amazon S3 Select позволяет извлекать подмножества данных из объектов S3, но не предназначен для сложных аналитических SQL-запросов, таких как вычисление скользящих средних. Amazon Redshift с Redshift Spectrum является мощным решением для хранилищ данных, но его постоянные кластеры могут быть избыточными и более дорогими для периодических запросов. Amazon EMR Serverless с SparkSQL также является мощным инструментом, но для периодических запросов Athena часто оказывается более экономичной из-за своей модели оплаты за запрос и меньшего накладного расхода на управление.