Q45 — AWS DEA-C01 第1章

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一家安全公司将其IoT设备产生的JSON格式数据存储在Amazon S3存储桶中。当公司升级IoT设备时，数据结构可能会发生变化。该公司希望创建一个包含该IoT数据的数据目录，其分析部门将使用该数据目录对数据建立索引。哪种解决方案能以最具成本效益的方式满足这些要求？

• A. 创建AWS Glue Data Catalog。配置AWS Glue Schema Registry。创建一个新的AWS Glue工作负载，协调分析部门将使用的数据摄入到Amazon Redshift Serverless中。 ✓
• B. 创建Amazon Redshift预置集群。为分析部门创建Amazon Redshift Spectrum数据库，以探索Amazon S3中的数据。创建Redshift存储过程将数据加载到Amazon Redshift中。
• C. 创建Amazon Athena工作组。通过Athena使用Apache Spark探索Amazon S3中的数据。向分析部门提供Athena工作组的模式和表。
• D. 创建AWS Glue Data Catalog。配置AWS Glue Schema Registry。使用Amazon Redshift Data API创建AWS Lambda用户定义函数（UDF）。创建AWS Step Functions作业，协调分析部门将使用的数据摄入到Amazon Redshift Serverless中。

正确答案: A. 创建AWS Glue Data Catalog。配置AWS Glue Schema Registry。创建一个新的AWS Glue工作负载，协调分析部门将使用的数据摄入到Amazon Redshift Serverless中。

解析

考虑到成本效益和满足题目描述的要求，选项A提供了一个全面的解决方案。首先，创建AWS Glue Data Catalog可以管理并索引存储在Amazon S3中的数据，这对于分析部门来说非常有用。配置AWS Glue Schema Registry可以帮助管理数据结构的变更，这在IoT设备升级时尤其重要。最后，通过创建一个新的AWS Glue工作负载来协调数据摄入到Amazon Redshift Serverless，这样分析部门就可以高效地访问和使用这些数据。这个方案不仅满足了数据管理和索引的需求，还考虑了成本效益，因为它利用了服务器无的数据仓库解决方案。