Ein Unternehmen betreibt eine Online-Marktplatz-Webanwendung, die zu Spitzenzeiten Hunderttausende von Benutzern bedient. Das Unternehmen benötigt eine skalierbare Near-Real-Time-Lösung, um Millionen von Finanztransaktionen mit mehreren internen Anwendungen zu teilen. Transaktionen müssen verarbeitet werden, um sensible Daten zu entfernen, bevor sie zur Abfrage mit geringer Latenz in einer Dokumentendatenbank gespeichert werden. Was sollte ein Lösungsarchitekt empfehlen?
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Richtige Antwort: Streamen Sie die Transaktionsdaten in Amazon Kinesis Data Streams, verwenden Sie die AWS Lambda-Integration, um sensible Daten aus jeder Transaktion zu entfernen, speichern Sie dann die Transaktionsdaten in Amazon DynamoDB und lassen Sie andere Anwendungen die Transaktionsdaten aus dem Kinesis-Datenstrom konsumieren..
Warum dies die Antwort ist
Die korrekte Lösung nutzt Amazon Kinesis Data Streams für die Aufnahme und Verteilung von Transaktionsdaten in Near-Real-Time, was für Hunderttausende von Benutzern und Millionen von Transaktionen skalierbar ist. Die Integration mit AWS Lambda ermöglicht die sofortige Entfernung sensibler Daten pro Transaktion, bevor diese in Amazon DynamoDB für Abfragen mit geringer Latenz gespeichert werden. Andere Anwendungen können die bereinigten Transaktionen direkt aus dem Kinesis-Datenstrom konsumieren, was eine effiziente Weitergabe gewährle
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