Вам необходимо создать ETL-конвейер, который каждые 15 минут загружает файлы (CSV, JSON или Parquet) из 10 исходных систем в 10 таблиц Amazon Redshift. Все файлы попадают в один бакет S3; размеры файлов варьируются от 10 МБ до 20 ГБ. Конвейер должен быть устойчивым к изменениям схемы. Какие решения соответствуют этим требованиям? (Выберите два.)

Правильные варианты используют AWS Glue Workflow с AWS Glue Crawler и AWS Glue Job. AWS Glue Crawler автоматически определяет схему файлов (CSV, JSON, Parquet) и обновляет AWS Glue Data Catalog, что обеспечивает устойчивость к изменениям схемы. AWS Glue Job затем использует эту схему для обработки и загрузки данных в Amazon Redshift. AWS Glue Workflow оркестрирует этот процесс, запуская Crawler, а затем Job. Запуск по расписанию (EventBridge каждые 15 минут) или по событию (Lambda при загрузке файла) оба соответствуют требованиям. Неправильные варианты: Первый неправильный вариант не использует AWS Glue Crawler, что делает его неустойчивым к изменениям схемы. Третий неправильный вариант слишком сложен, так как использует две функции Lambda и EventBridge для оркестрации, когда AWS Glue Workflow может сделать это более эффективно. Четвертый неправильный вариант использует Amazon Kinesis Data Firehose, который предназначен для потоковой передачи данных, а не для пакетной обработки файлов размером до 20 ГБ, и не решает проблему изменений схемы.