ある金融会社は、毎秒数千件のJSON市場データレコードを受信しており、リアルタイムで異常なデータポイントを検出するために、運用上のオーバーヘッドが最小限でスケーラブルなAWSソリューションを必要としています。これらの要件を満たす設計はどれですか？

このソリューションは、リアルタイムの異常検出とスケーラビリティという要件を最もよく満たします。Kinesis Data Streamsは、毎秒数千件のレコードを処理できるリアルタイムデータ取り込みサービスです。Amazon MSK for Apache Flinkは、ストリーム処理に特化しており、RANDOMCUTFOREST関数は異常検出に最適です。これにより、運用オーバーヘッドを最小限に抑えつつ、リアルタイムでスケーラブルな異常検出が可能です。SageMakerエンドポイントはリアルタイム処理にも利用できますが、Lambdaからの呼び出しはレイテンシーやコストの増加につながる可能性があります。Apache KafkaをEC2で実行すると、運用オーバーヘッドが増大します。SQS FIFOキューとAWS Glue ETLジョブはバッチ処理に適しており、リアルタイムの要件を満たしません。