Una plataforma de podcasts detecta baja interacción analizando una ventana deslizante de 10 minutos de eventos de usuario. Debe ingerir eventos y transformar los datos más recientes de los últimos 10 minutos antes de ejecutar la inferencia con una sobrecarga operativa mínima. ¿Qué diseño es el mejor?

La opción correcta utiliza Kinesis Data Streams para la ingesta de eventos en tiempo real y Kinesis Data Analytics para el procesamiento de ventanas deslizantes (sliding window) de 10 minutos. Kinesis Data Analytics está diseñado para realizar transformaciones y análisis continuos en flujos de datos, lo que lo hace ideal para este caso de uso de baja latencia y análisis en tiempo real. Las opciones incorrectas presentan las siguientes deficiencias: Usar Amazon MSK con Kinesis Data Analytics es posible, pero Kinesis Data Streams es una solución nativa de AWS más sencilla para la ingesta de streaming en este escenario. Entregar a S3 con Kinesis Data Firehose introduce latencia y no es adecuado para el procesamiento en tiempo real de una ventana deslizante. Usar AWS Lambda para transformar los datos de MSK o Kinesis Data Streams directamente para una ventana deslizante de 10 minutos sería más complejo de implementar y mantener, y potencialmente más costoso en comparación con Kinesis Data Analytics, que está optimizado para estas tareas.