Une entreprise dispose d'une solution de surveillance sur site qui utilise une base de données PostgreSQL pour la persistance des événements, mais la base de données ne peut pas s'adapter à une ingestion importante et manque d'espace de stockage. Un VPN vers AWS est déjà en place. La solution doit utiliser des services AWS gérés pour réduire les frais d'exploitation ; fournir un tampon à mise à l'échelle automatique sans administration ; permettre des tableaux de bord quasi en temps réel ; et prendre en charge le JSON semi-structuré avec des schémas dynamiques. Quelle combinaison de composants AWS répondra à ces exigences ? (Choisissez-en deux.)

Kinesis Data Firehose est un service entièrement géré qui peut ingérer des données en continu et les livrer à des destinations comme Amazon S3, Amazon Redshift, ou Amazon OpenSearch Service, offrant une mise à l'échelle automatique sans administration et un tampon pour l'ingestion de données. Lambda peut transformer les données avant la livraison. Amazon OpenSearch Service (anciennement Amazon Elasticsearch Service) est idéal pour les données semi-structurées avec des schémas dynamiques, permettant des recherches et des analyses quasi en temps réel. Kibana, intégré à OpenSearch Service, fournit des tableaux de bord pour la visualisation. Kinesis Data Streams nécessite une gestion des shards et n'est pas entièrement sans serveur comme Firehose. Aurora PostgreSQL est une base de données relationnelle, moins adaptée aux données semi-structurées et aux schémas dynamiques pour l'analyse en temps réel. Neptune est une base de données de graphes, non conçue pour ce cas d'utilisation d'ingestion d'événements et d'analyse de logs.