一家共享单车公司正在构建一个多层架构，以在高峰时段跟踪单车位置。该公司希望在其现有的分析平台中使用这些数据点。解决方案架构师必须确定最可行的多层选项。数据点必须可以通过 REST API 访问。哪种方案满足存储和检索位置数据的要求？

正确答案是“将 Amazon API Gateway 与 AWS Lambda 结合使用”。API Gateway 提供了一个可扩展的 RESTful API 端点，用于接收位置数据请求。Lambda 函数可以处理这些请求，并将数据存储到适当的后端服务（例如 Amazon DynamoDB 或 Amazon S3），或者从后端服务检索数据。这种组合是构建无服务器、可扩展且可通过 REST API 访问的多层架构的常用且高效的方法。 “将 Amazon Athena 与 Amazon S3 结合使用”主要用于数据分析和查询存储在 S3 中的数据，而不是提供实时 REST API 访问。 “将 Amazon QuickSight 与 Amazon Redshift 结合使用”是用于商业智能和数据仓库的解决方案，不直接提供 REST API 来存储和检索位置数据。 “将 Amazon API Gateway 与 Amazon Kinesis Data Analytics 结合使用”中，Kinesis Data Analytics 主要用于实时数据流分析，而不是作为存储和检索位置数据的后端。