一家公司拥有一百万移动应用程序用户，需要近乎实时的分析数据。数据必须近乎实时加密，并以 Apache Parquet 格式集中存储，以供进一步处理。哪种解决方案能以最少的运营开销实现此目标？

正确答案是使用 Amazon Kinesis Data Firehose 将数据存储到 Amazon S3，并使用 Amazon Kinesis Data Analytics 进行分析。Kinesis Data Firehose 是一种完全托管的服务，可以自动将流数据捕获、转换并加载到数据湖（如 S3），支持近乎实时的加密和转换为 Apache Parquet 格式，从而最大限度地减少运营开销。Kinesis Data Analytics 同样是完全托管的，能够对流数据进行近乎实时的 SQL 或 Apache Flink 分析。 选项 A 和 B 涉及 Kinesis Data Streams，它需要手动管理分片和数据保留，增加了运营开销。此外，选项 A 中 Lambda 函数将数据发送到 Kinesis Data Analytics 应用程序的描述不准确，通常是数据源将数据发送到流中。选项 B 使用 EMR 集群进行分析，EMR 虽然功能强大，但相比 Kinesis Data Analytics，其管理和维护成本更高，不符合“最少运营开销”的要求。选项 C 同样使用 EMR 集群，运营开销较高。