Uma empresa instalou medidores inteligentes nos locais dos clientes que registram o uso de energia a cada minuto e enviam as leituras para um endpoint remoto. A empresa precisa de um endpoint para receber as leituras e armazená-las em um banco de dados. Eles devem registrar o ID do local e o timestamp e oferecer aos clientes acesso de baixa latência ao uso atual e histórico sob demanda. A demanda crescerá substancialmente e a solução deve escalar sem tempo de inatividade e ser econômica. Qual solução de armazenamento melhor atende a esses requisitos?

O Amazon DynamoDB é a melhor escolha devido à sua capacidade de escalar horizontalmente para lidar com grandes volumes de dados de séries temporais e picos de tráfego sem tempo de inatividade, além de ser econômico. Usar uma chave primária composta de ID do local (Partition Key) e timestamp (Sort Key) permite consultas eficientes de baixa latência para dados atuais e históricos de um cliente específico. Amazon RDS é um banco de dados relacional que pode ter dificuldades com a escala massiva e a ingestão de dados de alta taxa exigidas, levando a gargalos e custos mais altos. Amazon ElastiCache for Redis é um cache na memória, não um armazenamento de dados primário durável para todos os dados históricos. Amazon S3 com Athena é adequado para análises ad-hoc e data lakes, mas não oferece a baixa latência e o desempenho de consulta ponto a ponto necessários para acesso sob demanda em tempo real.