Bir pazarlama firması, tıklama akışı olaylarını Kinesis Data Firehose'a aktarır ve bunları Amazon S3'te depolar. Departmanlar arası yüzlerce kullanıcı için Amazon QuickSight'ta gösterge tabloları oluşturmayı planlıyorlar ve günlük güncellemelerle ölçeklenebilir, uygun maliyetli bir çözüme ihtiyaç duyuyorlar. Bu gereksinimleri en ekonomik şekilde karşılayan adımlar kombinasyonu hangisidir? (İki tane seçin.)

Amazon Athena, doğrudan S3 üzerindeki verileri sorgulayarak sunucusuz ve uygun maliyetli bir çözüm sunar, bu da büyük ölçekli tıklama akışı verileri için idealdir. Verileri başka bir veri tabanına yüklemeye gerek kalmaz, bu da maliyeti düşürür ve karmaşıklığı azaltır. QuickSight SPICE, hızlı ve etkileşimli gösterge tabloları için verileri bellekte önbelleğe alır. Günlük yenileme, verilerin güncel kalmasını sağlarken, Athena ile birleştiğinde ölçeklenebilir ve uygun maliyetli bir mimari oluşturur. Diğer seçenekler neden yanlış: Amazon Redshift kullanmak, yönetilmesi gereken bir veri ambarı gerektirir ve sunucusuz Athena'ya göre daha yüksek işletim maliyetleri doğurabilir. Amazon S3 analytics, depolama analizi için kullanılır, veri sorgulama yetenekleri sınırlıdır ve QuickSight ile doğrudan entegrasyonu yoktur. QuickSight direct SQL query, her sorguda temel alınan veri kaynağını doğrudan sorgular. Bu, büyük veri kümelerinde performans sorunlarına yol açabilir ve Athena ile SPICE kombinasyonuna göre daha az ölçeklenebilir ve potansiyel olarak daha maliyetli olabilir.