Una aplicación de análisis en tiempo real debe ingerir y transformar 5 GB de datos de redes sociales por minuto, para luego cargarlos en un almacén de datos que admita consultas rápidas. ¿Qué arquitectura cumple con estos requisitos?

La opción correcta cumple con los requisitos de ingesta, transformación y almacenamiento en tiempo real para grandes volúmenes de datos. Amazon Kinesis Data Streams es ideal para ingerir 5 GB/min de datos de redes sociales en tiempo real. Amazon Managed Service for Apache Flink (anteriormente Kinesis Data Analytics) es perfecto para la transformación de datos en streaming con baja latencia. Amazon DynamoDB es una base de datos NoSQL de clave-valor que ofrece un rendimiento rápido y consistente a cualquier escala, adecuada para consultas rápidas. Las otras opciones son menos adecuadas: EventBridge no es para ingesta de alto volumen de datos en streaming. ElastiCache (Memcached) es un caché en memoria, no un almacén de datos persistente para análisis. SQS es una cola de mensajes, no un servicio de ingesta de streaming de alto rendimiento. S3 es un almacenamiento de objetos, no optimizado para consultas rápidas de baja latencia. SNS es un servicio de notificación, no de ingesta de datos en streaming. EMR es para procesamiento por lotes o streaming, pero RDS no es ideal para grandes volúmenes de datos no estructurados o semiestructurados con requisitos de consulta rápida a escala masiva.