ある企業が、ピーク時には数十万人のユーザーにサービスを提供するオンラインマーケットプレイスのウェブアプリケーションを運用しています。この企業は、数百万件の金融取引を複数の社内アプリケーションと共有するための、スケーラブルでほぼリアルタイムのソリューションを必要としています。機密データを削除するために取引を処理してから、低レイテンシーで取得できるようにドキュメントデータベースに保存する必要があります。ソリューションアーキテクトは何を推奨すべきですか？

このソリューションは、Kinesis Data Streamsを使用してリアルタイムで大量のトランザクションデータを処理し、Lambdaで機密データを削除することで要件を満たします。処理されたデータは低レイテンシーアクセスが可能なDynamoDBに保存され、他のアプリケーションはKinesis Data Streamsから直接データを消費できるため、ほぼリアルタイムの共有が実現します。 DynamoDBで書き込み時に機密データを削除するルールは存在せず、DynamoDB Streamsは変更ログであり、他のアプリケーションが直接消費するのに適していません。Kinesis Data Firehoseはデータ変換が可能ですが、Lambdaとの統合はKinesis Data Streamsの方が柔軟性が高く、リアルタイム処理と複数アプリケーションへの共有に適しています。バッチ処理はリアルタイムの要件を満たしません。