あるセキュリティベンダーは、数千のグローバルエンドポイントから30秒ごとにテレメトリーを受信しています。レコードは約1KBで50フィールドあります。データはKinesis Data Streamsに取り込まれ、Athenaクエリが7〜12フィールドを読み取るために、1時間ごとのサマリーを生成する必要があります。取り込まれたデータを変換して保存するために、最もカスタマイズが少ないアプローチはどれですか？

Kinesis Data Analyticsは、Kinesis Data StreamsからのリアルタイムデータをSQLクエリで処理し、集計するのに最適なサービスです。このアプローチは、ストリーミングデータに対する時間ベースの集計（この場合は1時間ごと）を簡単に実装できます。変換されたサマリーはKinesis Data Firehoseを介してS3に直接保存できるため、最もカスタマイズが少なく、管理オーバーヘッドも最小限に抑えられます。 他の選択肢は、リアルタイム処理や集計の要件に対して、より複雑なカスタムコードやインフラストラクチャ管理を必要とします。例えば、Lambdaでデータを読み取り集計する場合、ストリーム処理のロジックを自分で実装する必要があります。EMRクラスターは強力ですが、短期間のクラスター管理はオーバーヘッドが増えます。Kinesis Data Firehoseはデータ変換機能も持っていますが、複雑な集計ロジックにはKinesis Data Analyticsの方が適しています。