Bir güvenlik şirketi, cihaz yazılımı güncellemeleri arasında şeması değişebilen IoT JSON verilerini Amazon S3'te depolar. Analiz ekibinin bu verileri indekslemek için bir veri kataloğuna ihtiyacı var. Bir katalog sağlamak ve gelişen şemaları yönetmek için en uygun maliyetli çözüm hangisidir?

Doğru cevap, AWS Glue Data Catalog ve AWS Glue Schema Registry kullanarak IoT JSON verilerini kataloglamayı ve şema evrimini yönetmeyi önerir. AWS Glue Data Catalog, S3'teki veriler için bir meta veri deposu görevi görürken, Schema Registry gelişen şemaları merkezi olarak yönetir. AWS Glue işleri, verilerin Amazon Redshift Serverless'a alımını düzenleyerek analiz için hazır hale getirir. Bu yaklaşım, sunucusuz ve yönetilen hizmetler kullanarak maliyet etkinliği sağlar. Diğer seçenekler şunları içerir: Amazon Redshift provisioned cluster, sürekli çalışan bir küme olduğu için daha pahalı olabilir ve şema evrimini doğrudan yönetmez. Amazon Athena workgroup, verileri keşfetmek için kullanılabilir ancak şema evrimini yönetmek için ek araçlar gerektirir ve verileri Redshift Serverless'a alım sürecini otomatikleştirmez. AWS Lambda UDF'leri ve Step Functions, karmaşık ve daha maliyetli bir entegrasyon çözümü sunar; AWS Glue işleri bu tür alım görevleri için daha uygun ve yönetilebilirdir.