設計一個每日 ETL 工作流程，其需求如下：當新資料上傳到 S3 時啟動；一旦所有必要的上傳都完成，執行一個 ETL 任務，將新資料與 S3 中數 TB 的資料集進行聯結；將聯結結果寫回 S3；如果任何任務失敗，通知管理員。哪種架構符合這些要求？

正確答案利用了多個 AWS 服務來滿足所有需求。S3 上傳事件觸發 Lambda 函數，啟動 AWS Step Functions 工作流程。Step Functions 能夠協調複雜的任務，包括等待所有必要的上傳完成，這對於每日 ETL 工作流程至關重要。AWS Glue 是一個無伺服器 ETL 服務，非常適合處理和聯結 S3 中數 TB 的資料集。最後，Amazon CloudWatch 警報與 Amazon SNS 結合，提供可靠的失敗通知機制。 其他選項的缺點： 使用 SageMaker notebook 實例進行 ETL 不適合自動化和大規模生產 ETL 工作流程，且成本效益較低。 AWS Batch 雖然適合批次處理，但它本身不提供等待多個上傳完成的協調能力，且直接啟動 ETL 任務可能無法確保所有資料都已準備好。 串聯 Lambda 函數直接在 S3 中讀取和聯結數 TB 的資料集，會超出 Lambda 的執行時間和記憶體限制，並且不適合處理如此大量的資料。