Sie entwerfen Speicher für eine neue globale Anwendung, die Millionen kleiner Datensätze pro Minute von Geräten aufnimmt. Jeder Datensatz ist kleiner als 4 KB, muss dauerhaft mit geringer Latenz gespeichert und nur 120 Tage lang aufbewahrt werden. Der geschätzte jährliche Speicherbedarf beträgt 10–15 TB. Welcher Speicheransatz ist am kostengünstigsten und erfüllt gleichzeitig die Anforderungen?

Die Speicherung jedes Datensatzes als Element in einer Amazon DynamoDB-Tabelle ist die kostengünstigste und leistungsfähigste Lösung. DynamoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die für die Verarbeitung großer Mengen kleiner Datensätze mit geringer Latenz konzipiert ist. Die Time to Live (TTL)-Funktion von DynamoDB ermöglicht das automatische Löschen von Datensätzen nach 120 Tagen, was die Verwaltung vereinfacht und Speicherkosten senkt. Das Speichern jedes Datensatzes als einzelne .csv-Datei in S3 wäre ineffizient und teuer aufgrund der hohen Anzahl kleiner Objekte und der S3-Anfragekosten. Eine RDS-Datenbank ist für Millionen von Datensätzen pro Minute nicht geeignet und ein Cron-Job zum Löschen wäre ineffizient. Das Puffern und Schreiben von Batches nach S3 mit Metadatensuche ist komplex und die Metadatensuche in S3 ist nicht für diesen Anwendungsfall optimiert.