I sensori montati nelle fabbriche trasmettono dati ambientali (umidità, luce, ecc.) ad AWS. L'azienda necessita di streaming e analisi in tempo reale e deve notificare immediatamente il team operativo quando un parametro rientra in intervalli non accettabili. Quale design soddisfa questi requisiti?

La soluzione corretta utilizza Amazon Kinesis Data Streams per l'ingestione di dati in tempo reale, AWS Lambda per l'elaborazione e l'analisi immediata dei dati e Amazon SNS per le notifiche istantanee. Questa combinazione è ideale per i requisiti di streaming e analisi in tempo reale e per l'invio di avvisi rapidi. Le altre opzioni presentano delle inefficienze o non soddisfano pienamente i requisiti: Kinesis Data Firehose è più adatto per l'ingestione di dati in batch per l'archiviazione, non per l'analisi in tempo reale con Step Functions. Amazon MSK con Fargate può essere una soluzione valida, ma MSK non ha trigger nativi per avviare attività Fargate direttamente per l'analisi in tempo reale come Lambda con Kinesis Data Streams. Inoltre, SES è più orientato all'invio di email transazionali o di marketing, mentre SNS è progettato per notifiche push e avvisi urgenti. Kinesis Data Analytics è ottimo per l'analisi in tempo reale, ma l'opzione suggerisce un servizio containerizzato su ECS per consumare i risultati, il che aggiunge complessità e latenza rispetto a Lambda che elabora direttamente lo stream. Anche qui, SES è meno adatto di SNS per avvisi immediati.