Bir pazarlama şirketi, bir pazarlama kampanyasından Amazon S3'e büyük miktarda yeni tıklama akışı verisi alıyor. Şirketin Amazon S3'teki tıklama akışı verilerini hızlı bir şekilde analiz etmesi ve ardından verileri veri işlem hattında daha fazla işleyip işlemeyeceğine karar vermesi gerekiyor. Hangi çözüm bu gereksinimleri EN AZ operasyonel yük ile karşılar?

Doğru cevap, AWS Glue crawler'ı ile verileri kataloglayıp Amazon Athena ile sorgulamaktır. Bu yaklaşım, sunucusuz mimarisi sayesinde en az operasyonel yükü sunar. AWS Glue crawler, S3'teki verilerin şemasını otomatik olarak keşfeder ve AWS Glue Data Catalog'a kaydeder. Amazon Athena ise bu katalogdaki verileri standart SQL kullanarak doğrudan S3'ten sorgulamanıza olanak tanır. Spark kataloğunda harici tablolar oluşturmak ve AWS Glue'da işleri yapılandırmak daha fazla yönetim gerektirir. Hive metastore ve Amazon EMR'de Spark işleri çalıştırmak, EMR kümesi yönetimi nedeniyle operasyonel yükü artırır. Amazon Kinesis Data Analytics, gerçek zamanlı akış verileri için daha uygundur ve bu senaryoda tıklama akışı verileri S3'e zaten alınmıştır.