A Accompany está desenvolvendo um sistema para coletar dados de sensores de centenas de dispositivos de fábrica. Os dispositivos publicam dados a cada 5 segundos no AWS IoT Core. Os dados devem ser enriquecidos antes de serem carregados em um data lake do Amazon S3, e os novos dados do sensor devem estar disponíveis no S3 em até 30 minutos após a coleta. Nenhuma outra aplicação consome as mensagens do IoT Core. Qual solução é a MAIS econômica e atende a esses requisitos?

A opção correta utiliza o AWS IoT Core Basic Ingest para ingestão de dados, que é mais econômico por não cobrar por mensagens de entrada. O Kinesis Data Firehose é ideal para entrega de dados em lote para o S3, com um buffer de 900 segundos (15 minutos) que se alinha ao requisito de 30 minutos, e pode invocar uma função Lambda para enriquecimento antes da entrega. A primeira opção, invocar uma função Lambda para cada mensagem, seria muito cara e ineficiente para centenas de dispositivos publicando a cada 5 segundos. A terceira opção, usar o Amazon Timestream, adiciona um serviço desnecessário e complexidade, além de custos, já que os dados precisam ser lidos de volta para enriquecimento. A quarta opção, usar o Kinesis Data Streams com um consumidor Lambda, é mais cara que o Firehose para este caso de uso, pois o Data Streams é projetado para processamento em tempo real com maior controle, o que não é um requisito aqui.