Accompany entwickelt ein System zur Erfassung von Sensordaten von Hunderten von Fabrikgeräten. Die Geräte veröffentlichen alle 5 Sekunden Daten in AWS IoT Core. Die Daten müssen angereichert werden, bevor sie in einen Amazon S3 Data Lake geladen werden, und neue Sensordaten müssen innerhalb von 30 Minuten nach der Erfassung in S3 verfügbar sein. Keine anderen Anwendungen nutzen die IoT Core-Nachrichten. Welche Lösung ist die KOSTENGÜNSTIGSTE und erfüllt gleichzeitig diese Anforderungen?

Die korrekte Lösung ist am kostengünstigsten, da sie AWS IoT Core Basic Ingest nutzt, was die Verbindungskosten reduziert, da keine Broker-Nachrichten gespeichert werden. Kinesis Data Firehose ist eine serverlose Lösung, die automatisch skaliert und die Datenanreicherung über eine Lambda-Funktion vor der Lieferung an S3 ermöglicht. Das Pufferintervall von 900 Sekunden (15 Minuten) stellt sicher, dass die Daten innerhalb von 30 Minuten in S3 verfügbar sind. Die erste Option ist teurer, da jede Nachricht eine Lambda-Funktion aufruft, was zu höheren Kosten führt. Die dritte Option fügt Timestream als unnötige Zwischenschicht hinzu, was die Kosten und Komplexität erhöht. Die vierte Option mit Kinesis Data Streams erfordert die Verwaltung von Shards und einen separaten Lambda-Consumer, was komplexer und potenziell teurer ist als Firehose für diesen Anwendungsfall.