Un'azienda riceve un flusso continuo di dati di sensori ambientali in formato JSON e necessita di una soluzione AWS in tempo reale che memorizzi i dati in un database con schema flessibile (senza schema fisso). Quale architettura soddisfa questi requisiti?

Questa architettura è la più adatta perché Amazon Kinesis Data Streams è un servizio di streaming di dati in tempo reale che può acquisire grandi volumi di dati di sensori. Amazon DynamoDB è un database NoSQL serverless, a schema flessibile, ideale per i dati JSON e per carichi di lavoro in tempo reale, soddisfacendo il requisito di un database con schema non fisso. Le altre opzioni non sono ottimali: Amazon Redshift è un data warehouse relazionale, non ideale per dati con schema flessibile e non ottimizzato per l'ingestione in tempo reale di singoli record JSON. Amazon Aurora è un database relazionale, che richiede uno schema fisso, non adatto ai requisiti. Amazon Keyspaces è compatibile con Apache Cassandra, che, sebbene sia un database NoSQL, Kinesis Data Firehose è più adatto per l'ingestione di dati in batch o micro-batch piuttosto che per lo streaming puro in tempo reale di Kinesis Data Streams, e l'integrazione diretta con DynamoDB è più semplice per questo caso d'uso.