解説

選択肢BのAWS Glue Data Qualityは、DQDL（Data Quality Definition Language）を使ってデータ品質ルールを宣言的に定義できる機能です。ルールセットをGlue ETLジョブに統合し、各レコードに対してルール評価を行い、違反したレコードにQUARANTINEアクションを設定することで、自動的に隔離用S3バケットへ振り分け、合格レコードのみをデータレイクに書き込めます。ルールをETLコードと分離して管理でき、変更・再利用も容易です。 選択肢AのカスタムPySparkコードによるバリデーションも機能的には同等の結果が得られますが、バリデーションロジックをETLコードに埋め込む必要があり、ルールを変更するたびにコードの修正とデプロイが必要です。Glue Data Qualityと比べて宣言的な管理のしやすさで劣ります。 選択肢CのCloudWatch＋Lambda構成は監視・通知には有効ですが、ETLパイプライン内でレコード単位のリアルタイム品質チェックと振り分けをインラインに実行する用途としては適切な構成ではありません。 選択肢DのAWS Glue CrawlerはS3をスキャンしてスキーマを推論しData Catalogを更新するサービスであり、レコード単位のデータ品質チェックや値の検証・違反レコードの隔離機能は持ちません。