Ein Unternehmen sammelt Protokolldaten in Echtzeit mithilfe von Amazon Kinesis Data Streams und möchte Echtzeitabfragen durchführen sowie die Protokolle in Amazon Redshift anreichern. Welche Ingestion-Methode bietet den geringsten operativen Aufwand, um Daten in Redshift zu erhalten?

Amazon Redshift Streaming Ingestion ermöglicht das direkte Laden von Daten aus Kinesis Data Streams in Redshift-Tabellen mit geringstem operativem Aufwand, da es eine native, serverlose Integration bietet. Materialisierte Ansichten können dann für Echtzeitabfragen über diese Streaming-Daten erstellt werden. Die Option, Kinesis Data Firehose direkt an Redshift zu senden, ist zwar möglich, aber Firehose puffert Daten und lädt sie in Batches, was die Echtzeitfähigkeit einschränkt und mehr Konfiguration erfordert als die native Streaming Ingestion. Das Senden von Firehose an S3 und das anschließende Laden in Redshift erhöht den operativen Aufwand durch die Verwaltung von S3 und den Ladevorgängen. Amazon Managed Service for Apache Flink erfordert die Entwicklung und Wartung von Flink-Anwendungen, was den operativen Aufwand im Vergleich zur nativen Redshift Streaming Ingestion deutlich erhöht.