Ein Unternehmen hat bei Kunden intelligente Zähler installiert, die minütlich den Stromverbrauch aufzeichnen und die Messwerte an einen Remote-Endpunkt senden. Das Unternehmen benötigt einen Endpunkt, um Messwerte zu empfangen und in einer Datenbank zu speichern. Es muss die Standort-ID und den Zeitstempel aufzeichnen und den Kunden bei Bedarf einen latenzarmen Zugriff auf aktuelle und historische Verbrauchsdaten bieten. Die Nachfrage wird erheblich steigen, und die Lösung sollte ohne Ausfallzeiten skalierbar und kostengünstig sein. Welche Speicherlösung erfüllt diese Anforderungen am besten?

Amazon DynamoDB ist eine vollständig verwaltete NoSQL-Datenbank, die für Hochleistung, Skalierbarkeit und geringe Latenz entwickelt wurde. Sie ist ideal für Zeitreihendaten wie intelligente Zählerstände, die eine hohe Schreiblast und schnelle Abfragen erfordern. Ein zusammengesetzter Primärschlüssel aus Standort-ID (Partitionsschlüssel) und Zeitstempel (Sortierschlüssel) ermöglicht effiziente Abfragen nach einem bestimmten Standort und innerhalb eines Zeitbereichs. Dies erfüllt die Anforderungen an geringe Latenz und Skalierbarkeit bei steigender Nachfrage. Amazon RDS ist eine relationale Datenbank, die bei hohem Durchsatz und schnellen Abfragen von Zeitreihendaten an Skalierungsgrenzen stoßen kann. Amazon ElastiCache for Redis ist ein In-Memory-Datenspeicher, der zwar geringe Latenz bietet, aber nicht als primärer persistenter Datenspeicher für große Mengen historischer Daten gedacht ist. Amazon S3 ist ein Objektspeicher, der für die Archivierung großer Datenmengen geeignet ist, aber Abfragen mit Athena sind nicht für geringe Latenz bei operativen Daten ausgelegt.