一家制造公司需要近乎实时地摄取传感器数据，以嵌套 JSON 格式持久化数据，并支持低于 10 毫秒延迟的查询。该解决方案应最大限度地减少运营开销。哪种架构能满足这些需求？

正确答案是使用 Amazon Kinesis Data Streams 捕获传感器数据，并将其存储在 Amazon DynamoDB 中进行查询。Kinesis Data Streams 提供近乎实时的摄取能力，能够处理高吞吐量的传感器数据。DynamoDB 是一个完全托管的 NoSQL 数据库，支持嵌套 JSON 格式，并能提供个位数毫秒的查询延迟，非常适合低延迟查询需求，同时最大限度地减少了运营开销。 其他选项不满足所有要求： 自托管 Apache Kafka 集群会增加运营开销，且将数据存储在 Amazon S3 中进行查询通常无法达到低于 10 毫秒的延迟。 AWS Lambda 处理数据本身不提供流式摄取能力，且将数据存储在 S3 中进行查询同样无法满足低延迟要求。 Amazon SQS 适用于解耦和缓冲消息，但它不是为实时流式数据摄取设计的。将数据存储在 Amazon RDS 中进行查询，对于嵌套 JSON 格式的支持不如 DynamoDB 原生，且可能难以达到个位数毫秒的延迟。