【正解】A
【0からの解説】
AWS Glue の Spark ジョブは内部的に Apache Spark のエンジンで動いており、Spark のジョブは「ジョブ → ステージ → タスク」という階層で実行されます。各ステージ（シャッフルや集計などの単位）ごとの所要時間・入出力レコード数・データ量・タスクの分布といった詳細を可視化する公式ツールが
Spark UI です。AWS Glue では Spark UI を有効化すると、ジョブ実行のイベントログが S3 に出力され、それを Spark History Server で開くことで「ジョブとステージの詳細メトリクス」をステージ単位で確認できます。スキューの特定や遅いステージのボトルネック分析にまさに使う機能なので、本問の「すべての個別ステージのメトリクスを確認したい」に直接合致するのは A です。
【誤りの選択肢】
B：Amazon CloudWatch には Glue ジョブ全体のメトリクス（ドライバー/エグゼキューターの CPU・メモリ、シャッフルバイト数など）は出ますが、これはジョブ全体や時系列の集約メトリクスであり、「Spark のステージ単位」の粒度でステージごとに分解して見る用途には Spark UI が適します。
C：AWS CloudTrail は AWS API 呼び出し（誰がいつどの操作をしたか）の監査ログを記録するサービスで、Spark のステージ実行メトリクスは記録しません。
D：Glue の job run insights は、エラーの根本原因の特定やリトライ・例外の要約といったトラブルシュート支援を行う機能で、エラー診断には有用ですが、本問が求める「すべての個別ステージのメトリクス」をステージ単位で網羅的に見る用途には Spark UI が適しています。
【参考】
AWS Glue ジョブの Apache Spark UI でのモニタリングAWS Glue のモニタリング