Ein Dateningenieur muss Echtzeit-Streaming-Daten aufnehmen und zeitbasierte Analysen mit Fenstern von bis zu 30 Minuten durchführen. Die Lösung muss hochgradig fehlertolerant sein und einen minimalen Betriebsaufwand erfordern. Welche Option erfüllt diese Anforderungen?

Amazon Managed Service for Apache Flink (ehemals Kinesis Data Analytics) ist die beste Wahl, da es speziell für die Analyse von Echtzeit-Streaming-Daten mit komplexen, zeitbasierten Fensterfunktionen wie Tumbling-, Sliding- oder Session-Fenstern entwickelt wurde. Es bietet hohe Fehlertoleranz und geringen Betriebsaufwand durch vollständige Verwaltung. AWS Lambda ist für diese Art von kontinuierlicher Echtzeit-Fensteranalyse weniger geeignet, da es ereignisgesteuert ist und die Verwaltung von Fensterzuständen über längere Zeiträume hinweg komplexer wäre und mehr Betriebsaufwand erfordern würde. Die Option, die Lambda mit Geschäfts- und Analyselogik kombiniert, ist ineffizient und skaliert schlecht für kontinuierliche Stream-Verarbeitung. Die Option, die Duplikate erwähnt, ist zwar ein Aspekt der Datenverarbeitung, aber nicht der primäre Grund für die Wahl von Flink in diesem Szenario.