Uma empresa de telecomunicações coleta vários milhares de pontos de dados de uso de rede por segundo e os processa em tempo real, agregando e armazenando os resultados em uma instância de banco de dados Amazon Aurora. Quedas repentinas no uso geralmente indicam interrupções, e a empresa precisa detectar essas quedas e responder imediatamente com a menor latência possível. Qual solução oferece a detecção de menor latência?

A solução com Kinesis Data Streams e Amazon Managed Service for Apache Flink (anteriormente Kinesis Data Analytics) oferece a menor latência porque processa os dados em tempo real, assim que chegam, antes mesmo de serem armazenados no Aurora. O Apache Flink é otimizado para análise de streaming e detecção de padrões complexos, como quedas, com baixa latência. Consultar o Aurora com Lambda a cada minuto introduz latência de até um minuto e exige que os dados sejam primeiro gravados no banco de dados. Substituir o Aurora por DynamoDB e consultar com Lambda ainda impõe latência de consulta e não é um processamento em tempo real dos dados brutos. Usar o Database Activity Streams do Aurora com Lambda é para monitoramento de segurança e conformidade, não para análise de dados de uso em tempo real com baixa latência para detecção de quedas.