Une entreprise exploite des éoliennes, des stations météorologiques et des panneaux solaires qui produisent des données de télémétrie. Les appareils sont répartis sur plusieurs sites et disposent d'une connexion Internet intermittente. Les scientifiques des données ont besoin d'un pipeline d'ingestion évolutif, sécurisé et à haut débit qui stocke les données de télémétrie brutes dans Amazon S3 pour la détection d'anomalies et la maintenance prédictive. Quelle approche d'ingestion répond à ces exigences ?

Cette approche est la plus appropriée car AWS IoT Core est conçu pour gérer la connectivité intermittente des appareils et le grand volume de données de télémétrie des appareils IoT, offrant une ingestion sécurisée et évolutive. La règle AWS IoT Core permet d'acheminer directement les messages MQTT vers Kinesis Data Firehose, qui est une solution entièrement gérée pour charger des données de streaming dans S3, garantissant un débit élevé et une livraison fiable. L'option d'API HTTP sur EC2 est moins adaptée en raison de la gestion manuelle de l'évolutivité et de la complexité accrue pour les connexions intermittentes des appareils IoT. L'ingestion via MQTT vers IoT Core, puis vers Kinesis Data Firehose, puis vers Kinesis Data Streams avant S3 ajoute une étape inutile et une complexité. Envoyer la télémétrie directement à Kinesis Data Streams via MQTT n'est pas possible, car Kinesis Data Streams ne prend pas en charge MQTT nativement comme point d'ingestion direct pour les appareils IoT.