ある FinTech 企業は 50TB の本番 RDS PostgreSQL データベースに対して複雑な分析クエリを実行しています。クエリの実行に 30〜45 分かかり、本番の OLTP パフォーマンスに深刻な影響を与えています。本番アーキテクチャへの変更を最小限に抑えながら、分析ワークロードを分離しクエリパフォーマンスを大幅に向上させる最適なソリューションはどれですか？
Amazon Redshift は列指向ストレージと MPP（大規模並列処理）を採用した分析専用データウェアハウスです。50TB の複雑な分析クエリに特化しており、30〜45 分のクエリが数分に短縮されます。DMS の継続的レプリケーションにより本番 RDS を変更せずデータを同期でき、既存アーキテクチャへの影響が最小限です。 選択肢AのRDS リードレプリカはデータを分離できますが行指向ストレージのため分析クエリの大幅な改善は期待できません。 選択肢CのAurora 移行は本番DBの変更が必要です。 選択肢DのRDSの毎時スナップショットはデータ鮮度が低く運用負荷も高くなります。