Está trabajando para una empresa financiera global. Las ubicaciones de la empresa repartidas en varios países cargan datos de detalles de transacciones en el depósito S3 en la región EE. UU. Oeste. Se carga una gran cantidad de datos diariamente desde cada una de estas ubicaciones simultáneamente. Está utilizando Amazon Athena para consultar estos datos y crear informes con Amazon QuickSight para crear un panel diario para el equipo de administración. En algunos casos, mientras ejecuta consultas, está observando errores de excepción de Amazon S3. Además, en las facturas mensuales, un alto porcentaje del costo está asociado con Amazon Athena. ¿Cuál de los siguientes podría ayudar a eliminar los errores de S3 al consultar datos y reducir el costo asociado con las consultas? (SELECCIONE DOS)

Pregunta

Usted está trabajando para una compañía financiera global.

Las ubicaciones de la empresa repartidas en varios países cargan datos de detalles de transacciones en el depósito S3 en la región EE. UU. Oeste.

Una gran cantidad de datos se carga diariamente desde cada una de estas ubicaciones simultáneamente.

Está utilizando Amazon Athena para consultar estos datos & cree informes con Amazon QuickSight para crear un panel diario para el equipo de gestión.

En algunos casos, mientras ejecuta consultas, observa errores de excepción de Amazon S3. Además, en las facturas mensuales, un alto porcentaje del costo está asociado a Amazon Athena.

¿Cuál de los siguientes podría ayudar a eliminar los errores de S3 al consultar datos y reducir el costo asociado con las consultas? (SELECCIONE DOS)

Respuestas

A. Partición de datos basada en las credenciales del usuario

B. Partición de datos basada en fecha & ubicación.

C. Cree grupos de trabajo separados basados ​​en grupos de usuarios.

D. Cree un único grupo de trabajo para todos los usuarios.

Respuesta Correcta

A.BCD

Respuestas correctas - B y C.

El precio de AWS Athena se basa en la consulta y la cantidad de datos escaneados en cada consulta.

En el caso anterior, cada oficina regional está cargando una gran cantidad de datos simultáneamente.

Estos datos deben particionarse según la ubicación & amp; fecha.

Se puede crear un grupo de trabajo independiente en función de los usuarios, equipos, aplicaciones o cargas de trabajo.

Esto minimizará la cantidad de datos escaneados para cada consulta, mejorará el rendimiento & reduciendo costos

La opción A es incorrecta ya que la partición de los datos en las credenciales de usuario es irrelevante aquí.

La opción D es incorrecta ya que un solo grupo de trabajo no disminuirá la cantidad de datos escaneados por consulta.

Para obtener más información sobre el particionamiento de datos & utilizando Workgroups, consulte las siguientes URL:

https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/partitions.html

https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/manage-queries-control-costs-with-workgroups.html