Ein Umweltunternehmen setzt Luftqualitätssensoren in Großstädten ein. Die Sensoren verwenden AWS IoT Core, um Zeitreihenmesswerte aufzunehmen, und das Unternehmen speichert die Daten in Amazon DynamoDB. Für die Geschäftskontinuität müssen sie in der Lage sein, Daten in zwei AWS-Regionen aufzunehmen und zu speichern. Welche Lösung erfüllt diese Anforderung?

Die korrekte Lösung gewährleistet Business Continuity durch Redundanz auf mehreren Ebenen. Durch das Erstellen einer AWS IoT Core-Domänenkonfiguration in jeder Region können Sensoren in beiden Regionen Daten aufnehmen. Route 53 Health Checks in Verbindung mit einer Failover-Routing-Richtlinie leiten den Datenverkehr automatisch an die gesunde Region um, falls eine Region ausfällt. Die Konvertierung der DynamoDB-Tabelle in eine globale Tabelle ermöglicht die automatische, aktive Replikation der Zeitreihendaten über mehrere Regionen hinweg, was eine hohe Verfügbarkeit und Disaster Recovery sicherstellt. Die anderen Optionen sind weniger geeignet: Die Verwendung von Aurora Global Tables ist für Zeitreihendaten aus IoT-Sensoren in DynamoDB nicht direkt anwendbar und erfordert eine Datenmigration, die hier nicht die primäre Anforderung ist. MemoryDB for Redis ist ein In-Memory-Datenspeicher, der für diesen Anwendungsfall (persistente Speicherung von Zeitreihendaten) nicht optimal ist und zusätzliche Komplexität für die Replikation mit sich bringt. DynamoDB Streams und die regionsübergreifende Replikation sind zwar eine Option, aber die Umwandlung in eine globale Tabelle ist eine integrierte und effizientere Lösung für die regionsübergreifende Replikation von DynamoDB-Daten.