一家安全厂商每30秒从全球数千个端点接收遥测数据。每条记录大约1KB，包含50个字段。数据被摄取到Kinesis Data Streams中，并且必须生成每小时摘要，供Athena查询读取7-12个字段。哪种方法需要最少的定制来转换和存储摄取的数据？

此解决方案利用Kinesis Data Analytics进行实时流数据处理和聚合，它支持SQL或Apache Flink，可以轻松地执行每小时聚合。然后，Kinesis Data Firehose将这些聚合后的摘要直接发送到S3，实现高效存储和后续Athena查询。这种组合最大限度地减少了定制开发，因为Kinesis Data Analytics提供了内置的流处理功能，而Firehose提供了托管的数据传输服务。 其他选项的缺点： 使用Lambda每小时读取和聚合数据，然后通过Firehose存储：虽然可行，但Lambda需要编写和维护自定义代码来处理聚合逻辑，增加了定制工作。 使用Firehose读取和聚合数据，并通过EMR集群转换：EMR集群的启动和管理增加了复杂性，且对于简单的每小时聚合来说可能过于重量级，不符合“最少定制”的要求。 使用Firehose读取和聚合数据，并使用Lambda应用转换：与第一个选项类似，Firehose本身不进行聚合，需要Lambda进行自定义聚合逻辑，增加了定制。