某公司托管了300多个全球网站和应用程序，每天需要一个平台来分析超过30 TB的点击流数据。解决方案架构师应该使用什么来摄取和处理点击流数据？

正确答案利用了AWS的流数据处理能力。Amazon Kinesis Data Streams可以实时收集大量点击流数据。Kinesis Data Firehose则能将这些流数据高效地传输到Amazon S3数据湖进行持久存储。最后，Amazon Redshift是一个完全托管的PB级数据仓库，非常适合对存储在S3中的大量点击流数据进行复杂的分析。 其他选项不适合或效率较低： AWS Data Pipeline主要用于定期、批量的数据移动和转换，不适合实时或近实时的点击流数据摄取。 使用EC2实例的Auto Scaling组处理数据虽然可行，但需要更多的管理和配置，不如Kinesis服务那样专门为流数据优化。 将数据缓存到CloudFront是用于内容分发，而不是数据摄取和分析。Lambda函数处理S3对象添加事件适合事件驱动的少量数据处理，但对于每天30TB的点击流数据量可能效率不足且成本较高。