Uma empresa de manufatura precisa ingerir dados de sensores em tempo quase real, persistir esses dados em formato JSON aninhado e suportar consultas com latência inferior a 10 milissegundos. A solução deve exigir sobrecarga operacional mínima. Qual arquitetura atende a essas necessidades?

A arquitetura com Amazon Kinesis Data Streams e Amazon DynamoDB é a mais adequada. O Kinesis Data Streams é ideal para ingestão de dados em tempo quase real de alta vazão, como dados de sensores. O DynamoDB é um banco de dados NoSQL de chave-valor e documento, que suporta o formato JSON aninhado e oferece latência de milissegundos de dígito único em qualquer escala, com sobrecarga operacional mínima por ser um serviço totalmente gerenciado. A opção com Apache Kafka auto-hospedado e Amazon S3 não atende aos requisitos de baixa latência para consulta, pois o S3 é um armazenamento de objetos otimizado para custo, não para consultas de baixa latência. A opção com AWS Lambda para processamento e Amazon S3 para armazenamento também falha no requisito de latência de consulta. A opção com Amazon SQS e Amazon RDS não é ideal porque o SQS é uma fila de mensagens e não um serviço de ingestão de streaming de alta vazão para dados de sensores, e o RDS é um banco de dados relacional que não é otimizado para o formato JSON aninhado e pode não atingir latências de milissegundos para todas as cargas de trabalho na escala exigida.