Онлайн-ритейлер с более чем 50 миллионами активных клиентов хранит данные о покупках в Amazon S3, а дополнительные данные о клиентах — в Amazon RDS. Компания хочет сделать все данные доступными для аналитики различным командам с детальным контролем доступа и минимальными операционными издержками. Какое решение соответствует этим требованиям?

Правильный ответ — создание озера данных с AWS Lake Formation. Lake Formation позволяет централизованно управлять доступом к данным в S3 и RDS, используя единую модель разрешений, что упрощает детальный контроль доступа и снижает операционные издержки. AWS Glue JDBC-соединение позволяет Lake Formation каталогизировать данные из RDS, а регистрация S3-бакета интегрирует данные о покупках. Перенос данных в RDS увеличит нагрузку на базу данных и неэффективен для аналитики больших объемов данных. Периодическое копирование данных в S3 с помощью Lambda и использование Athena не обеспечивает централизованного управления доступом к данным из RDS и S3. Создание кластера Redshift — это более дорогое и сложное решение, чем Lake Formation для данного сценария, и требует дополнительной ETL-логики через Lambda.