Un scientifique des données a besoin d'interroger en quasi-temps réel des fichiers compressés GZIP à l'aide de requêtes SQL. Quelle option offre la latence la plus faible pour interroger le flux à l'aide de SQL ?

Amazon Kinesis Data Analytics (KDA) est la solution la plus appropriée car elle permet d'exécuter des requêtes SQL directement sur des flux de données en temps quasi réel, y compris des données compressées, offrant ainsi la latence la plus faible pour ce cas d'utilisation. Une fonction AWS Lambda peut être utilisée pour décompresser les fichiers GZIP avant le traitement par KDA si nécessaire. AWS Glue est un service ETL par lots, ce qui le rend inadapté aux exigences de quasi-temps réel. L'utilisation d'une application Kinesis Client Library avec Amazon Elasticsearch Service introduit une complexité et une latence supplémentaires par rapport à KDA, car elle nécessite une application personnalisée et un service secondaire pour l'interrogation. Amazon Kinesis Data Firehose est conçu pour livrer des données à des destinations de stockage comme S3, ce qui est une solution de stockage et non d'interrogation en temps quasi réel.