회사는 독점적인 응용프로그램의 로그 파일을 분석할 수 있는 능력이 필요합니다. 로그는 아마존 S3 버킷에 JSON 형식으로 저장됩니다. 쿼리는 간단하며 주문형으로 실행됩니다. 솔루션 설계자는 기존 아키텍처를 최소한으로 변경하여 분석을 수행해야 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구사항을 충족시키기 위해 솔루션 설계자는 무엇을 해야 합니까?
A. Amazon Redshift를 사용하여 모든 컨텐츠를 한 곳에 로드하고 필요에 따라 SQL 쿼리를 실행합니다.
B. Amazon CloudWatch Logs를 사용하여 로그를 저장합니다. 필요에 따라 Amazon CloudWatch 콘솔에서 SQL 쿼리를 실행합니다.
C. 필요에 따라 Amazon Athena를 Amazon S3와 함께 직접 사용하여 쿼리를 실행합니다.
D. AWS Glue를 사용하여 로그를 카탈로그화합니다. 필요에 따라 Amazon EMR에서 임시 Apache Spark 클러스터를 사용하여 SQL 쿼리를 실행합니다.
Amazon Athena가 무엇인지 알아보자
Amazon Athena는 오픈소스 프레임워크에 구축된 서버리스 대화형 분석 서비스로 개방형 테이블과 파일 형식을 지원합니다. Athena는 페타바이트 규모의 데이터를 상주 위치에서 분석하는 간소화되고 유연한 방식을 제공합니다. Amazon Simple Storage Service(S3) 데이터 레이크 및 온프레미스나 SQL 또는 Python을 사용하는 기타 클라우드 시스템을 포함하는 25개 이상의 데이터 소스로부터 데이터를 분석하거나 애플리케이션을 구축합니다. Athena는 오픈 소스 Trino 및 Presto 엔진과 Apache Spark 프레임워크로 구축되었으며 프로비저닝이나 구성 작업이 필요 없습니다.
그렇다면 Athena는 언제 사용해야할까?
비정형, 반정형 및 정형 데이터 분석
Athena는 저장된 비정형, 반정형 및 정형 데이터를 분석하는 데 도움이 됩니다 Amazon S3에서. 예를 들어 CSV, JSON 또는 Apache Parquet와 같은 열 기반 데이터 형식이 있습니다 및 Apache ORC. Athena를 사용하여 ANSI SQL을 사용하여 임시 쿼리를 실행할 수 있습니다.
따라서 답은 'C.필요에 따라 Amazon Athena를 Amazon S3와 함께 직접 사용하여 쿼리를 실행합니다.' 이다.
