Una empresa ingiere datos de pago de clientes en un data lake de Amazon S3. Los datos de pago llegan en promedio una vez por minuto. La empresa necesita un análisis en tiempo real de los datos de pago y luego la ingesta en el data lake. ¿Qué solución proporciona la MAYOR eficiencia operativa?

La opción correcta es utilizar Amazon Kinesis Data Firehose para ingerir datos y Amazon Kinesis Data Analytics para analizarlos en tiempo real. Kinesis Data Firehose es un servicio totalmente administrado que carga datos de streaming en S3, Redshift, OpenSearch Service y Splunk, lo que lo hace ideal para la ingesta de datos en un data lake de S3 con una frecuencia de un minuto. Kinesis Data Analytics es perfecto para procesar y analizar datos de streaming en tiempo real, lo que satisface el requisito de análisis en tiempo real. Kinesis Data Streams es una buena opción para datos de streaming, pero requiere más gestión que Firehose para el destino S3. AWS Glue es un servicio ETL (Extract, Transform, Load) que se utiliza principalmente para procesar datos por lotes o casi en tiempo real, no para análisis en tiempo real de datos que llegan cada minuto. Amazon API Gateway y AWS Lambda son adecuados para la ingesta y procesamiento de solicitudes API, pero no son la solución más eficiente para la ingesta continua de datos de streaming en un data lake y el análisis en tiempo real a esta escala.