Uma empresa tem uma solução de monitoramento on-premises que usa um banco de dados PostgreSQL para persistência de eventos, mas o banco de dados não consegue escalar para ingestão pesada e fica sem armazenamento. Uma VPN para a AWS já está configurada. A solução deve usar serviços gerenciados da AWS para reduzir a sobrecarga operacional; fornecer um buffer com escalonamento automático e sem administração; permitir painéis quase em tempo real; e suportar JSON semiestruturado com esquemas dinâmicos. Qual combinação de componentes da AWS satisfará esses requisitos? (Escolha duas.)

A combinação de Kinesis Data Firehose e Amazon ES (agora Amazon OpenSearch Service) atende aos requisitos. O Kinesis Data Firehose fornece um buffer com escalonamento automático e sem administração para ingestão de dados, suporta JSON semiestruturado e pode transformar dados com Lambda antes de entregá-los. O Amazon ES é ideal para dados semiestruturados com esquemas dinâmicos, oferece pesquisa e análise quase em tempo real e o Kibana integrado permite a criação de painéis. A opção de Kinesis Data Streams é menos gerenciada que o Firehose, exigindo mais administração. Aurora PostgreSQL não é otimizado para dados semiestruturados com esquemas dinâmicos e ingestão de alta taxa para monitoramento. Neptune é um banco de dados de grafos, inadequado para este caso de uso.