Ein Unternehmen nimmt einen kontinuierlichen Strom von Marktdaten mit konstanter Rate auf und speichert diese. Ein nächtlicher Aggregationsjob läuft etwa 4 Stunden lang, um Statistiken zu berechnen; die Analyse ist unkritisch und kann beim nächsten Lauf wiederholt werden, falls sie fehlschlägt. Das aktuelle System verwendet einen Pool von 1-Jahres-Reserved Instances, die ständig laufen, um Daten auf angehängten EBS-Volumes aufzunehmen und zu speichern. Ein geplantes Skript startet nächtlich On-Demand EC2-Instanzen, um die Aggregation auszuführen, die über NFS auf Daten von den Ingestion-Servern zugreifen und diese beendet, wenn die Arbeit abgeschlossen ist. Die Reserved Instance-Reservierungen laufen ab. Das Unternehmen möchte die kostengünstigste Option. Welche Lösung sollte der Architekt empfehlen?

Die korrekte Lösung ist die kostengünstigste Option. Die Umstellung der Datenerfassung auf Kinesis Data Firehose, das Daten an S3 liefert, ist kostengünstiger als das Betreiben von EC2 RIs mit angehängten EBS-Volumes für die kontinuierliche Aufnahme. S3 bietet hochverfügbaren und langlebigen Speicher zu niedrigeren Kosten. Für den nächtlichen Aggregationsjob ist AWS Batch mit Spot Instances ideal, da die Analyse unkritisch ist und wiederholt werden kann. Spot Instances sind deutlich günstiger als On-Demand-Instanzen. Die Begrenzung des Spot-Gebots auf 50 % des On-Demand-Preises stellt sicher, dass die Kosten niedrig bleiben. Die erste Option ist weniger kostengünstig, da sie weiterhin On-Demand EC2-Instanzen für die Verarbeitung verwendet, anstatt die günstigeren Spot-Instanzen zu nutzen. Die dritte Option behält teure 3-Jahres-Reserved Instances für die Datenerfassung bei, was nicht die kostengünstigste Methode ist. Die vierte Option mit Amazon Redshift ist für die kontinuierliche Aufnahme von Marktdaten möglicherweise überdimensioniert und teurer als S3, insbesondere wenn die Daten später aggregiert werden.