某公司在 S3 中有 100 GB 的 CSV 日誌檔。SQL 開發人員需要查詢這些資料、建立圖表進行視覺化，並以最少的工作量自動儲存 CSV 檔中的中繼資料。下列哪個步驟組合（選擇三個）能以最少的工作量滿足這些需求？

正確答案組合是使用 Amazon Athena 查詢 S3 中的 CSV 資料、透過 Amazon QuickSight 過濾資料以視覺化，以及使用 AWS Glue Data Catalog 儲存並持久化 CSV 檔案的中繼資料。Amazon Athena 允許直接在 S3 上執行 SQL 查詢，無需預先載入資料，非常適合查詢 CSV 日誌檔。AWS Glue Data Catalog 可以自動爬取 S3 中的資料，提取結構並將其儲存為中繼資料，這大大減少了手動工作量。Amazon QuickSight 則是一個商業智慧服務，可以直接連接 Athena 查詢結果進行資料視覺化和圖表建立。 AWS X-Ray 主要用於分析分散式應用程式的請求，不適用於資料視覺化。Amazon Redshift 是一個資料倉儲服務，雖然可以查詢資料，但對於直接查詢 S3 上的 CSV 檔案並非最輕量級的解決方案，且需要管理叢集。Amazon DynamoDB 是一個 NoSQL 資料庫，不適合儲存 CSV 檔案的中繼資料，因為它不是為此目的設計的，且無法自動從 CSV 檔案中提取結構。