Accompany sta costruendo un sistema per raccogliere dati da centinaia di dispositivi di fabbrica. I dispositivi pubblicano dati ogni 5 secondi su AWS IoT Core. I dati devono essere arricchiti prima di essere caricati in un data lake Amazon S3 e i nuovi dati dei sensori devono essere disponibili in S3 entro 30 minuti dalla raccolta. Nessun'altra applicazione consuma i messaggi di IoT Core. Qual è la soluzione PIÙ conveniente che soddisfa questi requisiti?

L'opzione corretta è la più conveniente perché sfrutta Kinesis Data Firehose per il buffering e l'arricchimento dei dati, riducendo i costi operativi. IoT Core Basic Ingest è più economico rispetto ai topic standard di IoT Core per l'ingestione di grandi volumi di dati. Firehose può invocare una funzione Lambda per l'arricchimento e poi consegnare i dati direttamente a S3, gestendo automaticamente il batching e la compressione, il che è efficiente per un data lake. L'intervallo di buffering di 900 secondi (15 minuti) è ben al di sotto del requisito di 30 minuti. Le opzioni errate: Invocare una Lambda per ogni messaggio di IoT Core è costoso e inefficiente per centinaia di dispositivi che pubblicano ogni 5 secondi. Usare Amazon Timestream aggiunge un costo e una complessità non necessari, poiché i dati devono essere letti da Timestream da una Lambda per l'arricchimento e poi scritti su S3, duplicando lo sforzo e lo storage. Kinesis Data Streams richiede la gestione di consumer Lambda per leggere e arricchire i dati, il che è più complesso e potenzialmente più costoso da gestire rispetto a Firehose, che è un servizio gestito per la consegna a S3 con trasformazione integrata.