【正解】B、E
【0からの解説】
データメッシュとは、データを「ドメイン（事業部門）」ごとに分散して所有・管理しつつ、横断的なカタログとガバナンスで安全に共有・発見できるようにするアーキテクチャの考え方です。AWS でこれを実現する標準的な構成は次のとおりです。
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ストレージ層は Amazon S3：スケーラブルで安価なデータレイクの基盤になります。各ドメインのデータを S3 に置き、
分析は Amazon Athena（サーバーレス SQL）で行えば、サーバー管理なしに横断クエリができます（選択肢 B）。
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一元的なガバナンス／アクセス制御は AWS Lake Formation：S3 のデータレイクを登録し、データベース／テーブル／列／行レベルの権限を中央集権的に付与でき、アカウントをまたいだデータ共有（Lake Formation のクロスアカウント共有）にも対応します。これがデータメッシュの「中央ガバナンス」の核になります（選択肢 E）。
AWS Glue Data Catalog がメタデータの共有カタログ、Glue ETL が変換を担い、S3＋Athena＋Lake Formation が組み合わさってデータメッシュが成立します。よって B と E が正解です。
【誤りの選択肢】
A：Amazon Aurora や Redshift プロビジョンドクラスターはトランザクション DB／データウェアハウスとして有用ですが、Glue＋S3 を前提とするデータレイク型のデータメッシュにおける「ストレージ＋分析」の標準構成ではなく、また中央ガバナンス（Lake Formation）の要件を満たしません。
C：AWS Glue DataBrew はノーコードのデータ準備・クレンジングツールであり、「一元的なデータガバナンスとアクセス制御」を担うサービスではありません。アクセス制御は Lake Formation の役割です。
D：Amazon RDS は OLTP 向けのリレーショナル DB で、データメッシュのデータレイクストレージには適しません。EMR も分析に使えますが、本問のサーバーレスかつ低運用なデータメッシュ構成としては S3＋Athena が標準で、かつ中央ガバナンス要件を満たしません。
【参考】
AWS Lake Formation でのデータメッシュ構築AWS Lake Formation とはAmazon Athena とは