Ein E-Commerce-Unternehmen betreibt mehrere operative Systeme in AWS, von denen jedes eine JDBC-kompatible relationale Datenbank besitzt, die den neuesten Verarbeitungsstatus speichert. Das Betriebsteam benötigt stündlich Einblick in die Bestellungen über den gesamten Fulfillment-Workflow hinweg. Welcher Ansatz erreicht dies mit dem geringsten Entwicklungsaufwand?

Die korrekte Option nutzt AWS Glue für die Datenaufnahme und Amazon Redshift als Data Warehouse, was ideal für analytische Abfragen über große Datensätze ist, wie sie für stündliche Einblicke in Bestellungen erforderlich sind. QuickSight ist ein leistungsstarkes BI-Tool, das Dashboards für diese Analysen bereitstellt. Die anderen Optionen sind weniger geeignet: Die Aufnahme in Amazon DynamoDB ist suboptimal, da DynamoDB eine NoSQL-Datenbank ist, die für operative Workloads und nicht für komplexe analytische Abfragen über den gesamten Fulfillment-Workflow hinweg konzipiert ist. Die Verwendung von AWS DMS zur Erfassung geänderter Datensätze ist zwar für die Replikation nützlich, aber die Veröffentlichung in DynamoDB leidet unter den gleichen analytischen Einschränkungen. Zudem ist die Angabe "in einer anderen AWS-Region" für dieses Anforderungsszenario irrelevant und erhöht die Komplexität. Die Verwendung von Grafana ist zwar möglich, aber QuickSight ist die native AWS-Lösung für BI und erfordert in diesem Kontext oft weniger Integrationsaufwand.