Una empresa de telecomunicaciones recopila varios miles de puntos de datos de uso de red por segundo y los procesa en tiempo real, agregando y almacenando los resultados en una instancia de Amazon Aurora DB. Las caídas repentinas en el uso suelen indicar interrupciones, y la empresa necesita detectar esas caídas y responder de inmediato con la menor latencia posible. ¿Qué solución proporciona la detección de menor latencia?

La opción correcta utiliza Amazon Kinesis Data Streams para la ingesta de datos en tiempo real y Amazon Managed Service for Apache Flink para el procesamiento de streaming. Flink es ideal para detectar patrones o anomalías (como caídas repentinas) en flujos de datos con muy baja latencia, lo que es crucial para la detección inmediata requerida. La opción de Lambda con EventBridge cada minuto introduce una latencia mínima de un minuto, lo cual no cumple con el requisito de "menor latencia posible". Reemplazar Aurora con DynamoDB y consultar con Lambda cada minuto también tiene una latencia de un minuto y no es óptimo para la detección en tiempo real de flujos de datos. La opción de Lambda dentro de Database Activity Streams de Aurora no es una funcionalidad estándar para la detección activa de anomalías en tiempo real y no está diseñada para el procesamiento de streaming de baja latencia.