Une entreprise reçoit un flux continu de données de capteurs environnementaux au format JSON et a besoin d'une solution AWS en temps réel qui stocke les données dans une base de données à schéma flexible (sans schéma fixe). Quelle architecture répond à ces exigences ?

L'architecture correcte utilise Amazon Kinesis Data Streams pour l'ingestion de données en temps réel et Amazon DynamoDB pour le stockage. Kinesis Data Streams est idéal pour les flux de données continus et en temps réel, permettant un traitement immédiat des données des capteurs. DynamoDB est une base de données NoSQL sans serveur, offrant une grande évolutivité et un support natif pour les données JSON, ce qui est parfait pour un schéma flexible. Les autres options sont moins adaptées : Kinesis Data Firehose vers Redshift : Redshift est un entrepôt de données relationnel qui nécessite un schéma fixe, ce qui ne convient pas aux données JSON sans schéma fixe. MSK vers Aurora : Aurora est une base de données relationnelle (SQL) qui nécessite également un schéma fixe. MSK est une bonne option pour le streaming, mais la cible n'est pas appropriée. Kinesis Data Firehose vers Keyspaces : Keyspaces est une base de données NoSQL, mais Firehose est plus adapté pour des livraisons par lots ou des destinations spécifiques comme S3, Redshift ou OpenSearch, et ne fournit pas la flexibilité et le contrôle en temps réel de Kinesis Data Streams pour ce cas d'usage.