ある通信会社は、毎秒数千のネットワーク使用量データポイントを収集し、リアルタイムで処理して、結果を集計し、Amazon Aurora DB インスタンスに保存しています。使用量の急激な低下は通常、障害を示しており、同社はこれらの低下を検出し、可能な限り低いレイテンシーで即座に対応する必要があります。最もレイテンシーの低い検出を提供するソリューションはどれですか？

このソリューションは、リアルタイム処理と低レイテンシーの検出に最適です。Amazon Kinesis Data Streamsは、数千のデータポイントを毎秒取り込むことができ、Amazon Managed Service for Apache Flinkは、ストリーミングデータをリアルタイムで分析し、異常を即座に検出するのに適しています。 AWS Lambda関数とAmazon EventBridgeを使用するオプションは、1分ごとのポーリングのためレイテンシーが高すぎます。AuroraをDynamoDBに置き換え、Lambda関数でポーリングするオプションも同様に、1分ごとのポーリングのためレイテンシーの問題があります。DynamoDB Accelerator (DAX) は読み取りパフォーマンスを向上させますが、ポーリング頻度の問題は解決しません。AuroraのDatabase Activity Streamsはデータベースの変更をキャプチャしますが、ストリーミングデータ分析には適しておらず、リアルタイム検出の要件を満たしません。