Un'applicazione di analisi in tempo reale deve acquisire e trasformare 5 GB di dati di social media al minuto, quindi caricarli in un datastore che supporti query veloci. Quale architettura soddisfa questi requisiti?

L'architettura corretta utilizza Amazon Kinesis Data Streams per l'acquisizione di dati in tempo reale ad alto throughput, ideale per 5 GB/min di dati da social media. Amazon Managed Service for Apache Flink è eccellente per la trasformazione di dati in streaming in tempo reale, gestendo la complessità e la velocità richieste. Amazon DynamoDB è un database NoSQL serverless che offre prestazioni elevate e bassa latenza per query veloci, perfetto per i dati trasformati. Le opzioni errate presentano limitazioni: EventBridge e SQS non sono ottimizzati per l'ingestione di streaming ad alto volume come Kinesis. ElastiCache (Memcached) è una cache in memoria, non un datastore persistente per query veloci su grandi volumi. SQS non è adatto per l'ingestione di streaming ad alto volume. S3 è uno storage di oggetti, non un datastore ottimizzato per query veloci su dati strutturati in tempo reale. SNS è un servizio di messaggistica pub/sub, non un servizio di ingestione di streaming. Amazon EMR è più adatto per l'elaborazione batch o per carichi di lavoro complessi che richiedono cluster gestiti, non per la trasformazione continua in tempo reale. RDS è un database relazionale, che potrebbe non scalare in modo efficiente per i requisiti di query veloci su dati non relazionali ad alto volume.