В рамках пилотного проекта авиакомпания хранит ежедневные метрики в формате CSV в S3, разбитые по дате, и запрашивает их с помощью Amazon Athena. По мере роста объема данных компания хочет оптимизировать хранилище для повышения производительности запросов. Какие два действия следует предпринять? (Выберите два.)

Использование бакета S3 в том же регионе AWS, где выполняются запросы Athena, минимизирует задержку сети и затраты на передачу данных, что напрямую улучшает производительность запросов. Преобразование данных из CSV в Apache Parquet значительно повышает эффективность запросов Athena. Parquet — это колоночный формат хранения, который позволяет Athena считывать только необходимые столбцы (используя предикаты), а не всю строку, как в CSV. Это сокращает объем сканируемых данных, ускоряет запросы и снижает затраты. Добавление случайной строки не оптимизирует хранилище для производительности запросов Athena. Преобразование в JSON не дает таких преимуществ в производительности, как Parquet, поскольку JSON является строчным форматом.