Questão 11 — Simulado AWS Certified Data Engineer – Associate (DEA-C01) | Questões Atualizadas
Uma empresa de vendas de automóveis mantém dados sobre carros listados para venda em uma área. A empresa recebe dados sobre listagens de carros novos de fornecedores que carregam os dados diariamente como arquivos compactados no Amazon S3. Os arquivos compactados têm até 5 KB de tamanho. A empresa deseja ver as listagens mais atualizadas assim que os dados forem carregados no Amazon S3. Um engenheiro de dados deve automatizar e orquestrar o fluxo de trabalho de processamento de dados das listagens para alimentar um painel. O engenheiro de dados também deve fornecer a capacidade de realizar consultas únicas e relatórios analíticos. A solução de consulta deve ser escalonável. Qual solução atenderá a esses requisitos de maneira MAIS econômica?
- A. Use um cluster do Amazon EMR para processar dados recebidos. Use o AWS Step Functions para orquestrar fluxos de trabalho. Use o Apache Hive para consultas únicas e relatórios analíticos. Use o Amazon OpenSearch Service para ingerir dados em massa em instâncias otimizadas para computação. Use OpenSearch Dashboards no OpenSearch Service para o painel.
- B. Use um cluster provisionado do Amazon EMR para processar dados de entrada. Use o AWS Step Functions para orquestrar fluxos de trabalho. Use o Amazon Athena para consultas únicas e relatórios analíticos. Use o Amazon QuickSight para o painel.
- C. Use o AWS Glue para processar dados recebidos. Use o AWS Step Functions para orquestrar fluxos de trabalho. Use o Amazon Redshift Spectrum para consultas únicas e relatórios analíticos. Use OpenSearch Dashboards no Amazon OpenSearch Service para o painel.
- D. Use AWS Glue para processar dados recebidos. Use AWS Lambda e S3 Event Notifications para orquestrar fluxos de trabalho. Use o Amazon Athena para consultas únicas e relatórios analíticos. Use o Amazon QuickSight para o painel.
Resposta correta:
D
Explicação
Explicação: para processar as listagens de carros recebidos de maneira econômica, escalonável e automatizada, a abordagem ideal envolve o uso do AWS Glue para processamento de dados, AWS Lambda com S3 Event Notifications para orquestração, Amazon Athena para consultas únicas e relatórios analíticos e Amazon QuickSight para visualização no painel. Vamos detalhar: AWS Glue: Este é um serviço ETL (Extrair, Transformar, Carregar) totalmente gerenciado que processa automaticamente os arquivos de dados recebidos. O Glue não tem servidor e oferece suporte a diversas fontes de dados, incluindo Amazon S3 e Redshift. AWS Lambda e S3 Event Notifications: O uso de Lambda e S3 Event Notifications permite o acionamento quase em tempo real de fluxos de trabalho de processamento assim que novos dados são carregados no S3. Essa abordagem é orientada por eventos, garantindo que as listagens sejam processadas assim que carregadas, reduzindo a latência para processamento de dados. Amazon Athena: um serviço sem servidor e pago por consulta que permite consultas interativas diretamente em dados no S3 usando SQL padrão. É ideal para a necessidade de consultas únicas e relatórios analíticos sem a necessidade de provisionamento ou gerenciamento de servidores. Amazon QuickSight: uma ferramenta de business intelligence que se integra a uma ampla variedade de fontes de dados da AWS, incluindo o Athena, e é usada para criar painéis interativos. Ele é bem dimensionado e fornece insights em tempo real para as listagens de carros. Esta solução (Opção D) é a mais econômica, porque tanto o Glue quanto o Athena não têm servidor e o preço é baseado no uso, reduzindo custos quando comparado ao provisionamento de clusters EMR nas outras opções. Além disso, usar Lambda para orquestração é mais econômico do que AWS Step Functions devido à sua natureza leve. Referência: Documentação do AWS Glue Documentação do Amazon Athena Documentação do Amazon QuickSight Notificações de eventos do S3 e Lambda
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