Bir şirketin Amazon S3 veri gölü bulunmaktadır. Şirketin verileri günlük olarak dönüştürmesi ve devasa paralel işlemeye (MPP) sahip bir veri ambarına yüklemesi gerekmektedir. Veri analistleri, veriler üzerinde SQL kullanarak makine öğrenimi modelleri oluşturmalı ve eğitmelidir. Mümkün olduğunca sunucusuz AWS hizmetleri kullanın. Bu gereksinimleri hangi çözüm karşılar?

Doğru cevap, veri dönüşümü için AWS Glue'yu, MPP veri ambarı için Amazon Redshift Serverless'ı ve SQL kullanarak ML modelleri oluşturmak ve eğitmek için Amazon Redshift ML'i kullanır. AWS Glue, sunucusuz ETL (Çıkar, Dönüştür, Yükle) hizmetidir ve veri gölündeki verileri dönüştürmek için idealdir. Amazon Redshift Serverless, MPP veri ambarı gereksinimini karşılar ve sunucusuzdur. Amazon Redshift ML, SQL kullanarak Redshift'te makine öğrenimi modelleri oluşturmayı ve eğitmeyi sağlar. Diğer seçenekler neden yanlış: Amazon EMR, sunucusuz bir hizmet değildir ve maliyetli olabilir. Amazon Aurora Serverless bir ilişkisel veritabanıdır, MPP veri ambarı değildir. Amazon Athena, bir veri ambarı değil, S3'teki verileri sorgulamak için kullanılan bir hizmettir ve doğrudan ML modeli oluşturma yeteneği sınırlıdır.