Ein Unternehmen speist Kundenzahlungsdaten in einen Amazon S3 Data Lake ein. Zahlungsdaten treffen im Durchschnitt einmal pro Minute ein. Das Unternehmen benötigt eine Echtzeitanalyse der Zahlungsdaten und anschließend die Aufnahme in den Data Lake. Welche Lösung bietet die HÖCHSTE betriebliche Effizienz?

Die Kombination aus Amazon Kinesis Data Firehose und Amazon Kinesis Data Analytics bietet die höchste betriebliche Effizienz. Kinesis Data Firehose ist ein vollständig verwalteter Dienst, der das Laden von Streaming-Daten in S3 vereinfacht und keine Serververwaltung erfordert. Kinesis Data Analytics ist ebenfalls ein vollständig verwalteter Dienst, der Echtzeitanalysen von Streaming-Daten mit SQL oder Apache Flink ermöglicht, ohne dass Infrastruktur verwaltet werden muss. Diese Serverless-Ansätze minimieren den Betriebsaufwand. Kinesis Data Streams erfordert das Management von Shards, was den Betriebsaufwand erhöht. AWS Glue ist primär für ETL-Jobs (Extrahieren, Transformieren, Laden) im Batch-Modus konzipiert und weniger für Echtzeit-Ingestion. Amazon API Gateway ist ein guter Einstiegspunkt für APIs, aber nicht primär für das direkte Ingestieren großer Mengen von Streaming-Daten in einen Data Lake optimiert.