Un rivenditore sta raccogliendo i record degli acquisti da 20.000 negozi in Amazon S3 tramite Amazon Kinesis Data Firehose. L'addestramento giornaliero del modello richiede semplici trasformazioni di attributi e alcune combinazioni di campi. Quale modifica richiede il minor sforzo di sviluppo per applicare queste semplici trasformazioni prima dell'addestramento?

La risposta corretta è "Collegare un'applicazione Amazon Kinesis Data Analytics a valle dello stream Firehose per eseguire semplici trasformazioni basate su SQL sui record". Kinesis Data Analytics consente di eseguire query SQL in tempo reale sui dati in streaming, rendendolo ideale per trasformazioni semplici e aggregazioni senza la necessità di gestire server. Questo minimizza lo sforzo di sviluppo e la complessità operativa. Le altre opzioni sono meno efficienti per questo caso d'uso: AWS Storage Gateway non è una soluzione di trasformazione dati. Un cluster Amazon EMR con Apache Spark è potente ma eccessivo per "semplici trasformazioni" e richiede più gestione e costi. Una flotta di istanze Amazon EC2 richiede la gestione manuale dell'infrastruttura e dello scaling, aumentando lo sforzo di sviluppo e operativo rispetto a Kinesis Data Analytics.