Розничный продавец использует Amazon Aurora PostgreSQL для текущих транзакций и Amazon Redshift в качестве хранилища данных. Ежедневный ETL-процесс обновляет Redshift из PostgreSQL. Чтобы сократить расходы на Redshift, инженер должен хранить в Redshift только данные за последние 15 месяцев, архивировать исторические данные и при этом иметь возможность запускать аналитику, которая объединяет текущие данные PostgreSQL, текущие данные Redshift и заархивированные исторические данные. Какие шаги удовлетворят этим требованиям? (Выберите два.)

Правильный ответ: «Настройте функцию Amazon Redshift Federated Query для запроса текущих транзакционных данных в базе данных PostgreSQL» и «Запланируйте ежемесячное задание для UNLOAD данных старше 15 месяцев в Amazon S3, удалите эти данные из Redshift и настройте Amazon Redshift Spectrum для доступа к историческим данным в S3». Redshift Federated Query позволяет напрямую запрашивать данные из Amazon Aurora PostgreSQL, что удовлетворяет требованию объединения текущих данных PostgreSQL с данными Redshift и архивными данными. Redshift Spectrum позволяет запрашивать данные, хранящиеся в S3, без загрузки их в Redshift, что идеально подходит для доступа к архивным данным и сокращения затрат Redshift. Выгрузка старых данных в S3 и использование Redshift Spectrum для их запроса соответствует требованию хранения только 15 месяцев данных в Redshift и возможности анализировать исторические данные. Неправильные варианты: Redshift Spectrum не может напрямую запрашивать данные из PostgreSQL. S3 Glacier Flexible Retrieval не подходит для аналитики, требующей частого доступа, из-за более высоких задержек и стоимости восстановления. Материализованные представления в Redshift полезны для оптимизации запросов, но не решают проблему архивирования данных и запроса внешних источников.