Uma agência de monitoramento de inundações possui mais de 10.000 sensores que enviam continuamente atualizações com menos de 1 MB cada. Servidores de aplicação on-premises recebem as atualizações dos sensores, as transformam em registros legíveis por humanos e escrevem os resultados em um banco de dados relacional on-premises. Analistas executam consultas SQL simples nos dados em tempo real. Devido à manutenção (patches/atualizações), esses servidores têm tempo de inatividade e, enquanto um servidor está inativo, os servidores restantes não conseguem lidar com a carga, causando perda de dados. A agência deseja maior disponibilidade e menor esforço operacional e custo. O arquiteto recomenda usar o AWS IoT Core para ingerir dados dos sensores. Que design adicional o arquiteto deve recomendar para atender aos requisitos?

A opção correta utiliza o Amazon Kinesis Data Firehose para ingestão de dados, que é um serviço sem servidor e altamente disponível, atendendo aos requisitos de maior disponibilidade e menor esforço operacional. A função AWS Lambda é usada para transformar os dados, e o formato Apache Parquet é eficiente para armazenamento e consultas analíticas. Gravar os dados em um bucket Amazon S3 oferece armazenamento escalável e de baixo custo. O Amazon Athena permite que os analistas consultem os dados diretamente no S3 usando SQL padrão, sem a necessidade de gerenciar infraestrutura de banco de dados, o que reduz custos e esforço operacional. A primeira opção está incorreta porque o Amazon Aurora MySQL, embora altamente disponível, ainda incorre em custos operacionais e de gerenciamento de banco de dados relacional, e não é o mais adequado para dados de sensores em tempo real que serão consultados por analistas de forma ad-hoc. As outras duas opções usam o Amazon Managed Service for Apache Flink, que é uma solução mais complexa e cara para o caso de uso simples de transformação e armazenamento de dados de sensores, e não atende tão bem ao requisito de menor custo e esforço operacional quanto a combinação Firehose, Lambda, S3 e Athena.