Uma empresa de e-commerce deseja coletar dados de clickstream de usuários de seu site para análise em tempo real. O site tem tráfego flutuante ao longo do dia. A empresa precisa de uma solução escalável que se adapte a níveis de tráfego variáveis. Qual solução atende a esses requisitos?

A opção correta é usar o Amazon Kinesis Data Streams no modo sob demanda com AWS Lambda. O Kinesis Data Streams sob demanda é ideal para cargas de trabalho com tráfego flutuante, pois escala automaticamente sem a necessidade de provisionamento de shards, garantindo que os dados de clickstream sejam capturados de forma eficiente. O AWS Lambda é perfeito para processamento em tempo real, pois é um serviço sem servidor que executa o código em resposta a eventos (como novos dados no Kinesis), escalando automaticamente com a demanda e processando os dados de forma imediata. As outras opções são incorretas porque: Kinesis Data Firehose é mais adequado para entrega de dados para destinos de armazenamento e não para processamento em tempo real com Lambda. O AWS Glue é para ETL e processamento de dados em lote, não para processamento em tempo real. Kinesis Video Streams é para dados de vídeo, não para dados de clickstream. Amazon Managed Service for Apache Flink é uma boa opção para análise em tempo real, mas a questão pede uma solução para capturar e processar os dados, e o Kinesis Data Streams é a melhor escolha para a ingestão escalável de dados de clickstream com tráfego flutuante.