あるIoT企業では、マットレスセンサーが1つのマットレスにつき毎晩約2MBのデータをAmazon S3バケットにアップロードしています。各マットレスのデータは、できるだけ早く処理され、要約される必要があります。処理には1GBのメモリが必要で、30秒以内に完了します。これらの要件を最も費用対効果の高い方法で満たすソリューションはどれですか？

Lambdaは、イベント駆動型のサーバーレスコンピューティングサービスであり、S3バケットへのデータアップロードをトリガーとして自動的に実行できます。各マットレスのデータが個別にS3にアップロードされるため、Lambda関数は個々のファイルを処理するのに最適です。1GBのメモリ要件と30秒以内の処理時間もLambdaの実行制限内に収まります。費用対効果の面でも、Lambdaは実際に使用したコンピューティング時間に対してのみ課金されるため、断続的な処理ワークロードに適しています。 AWS GlueはETLジョブに適していますが、個々の小さなファイルのリアルタイムに近い処理にはオーバーヘッドが大きすぎます。Amazon EMRは大規模なデータ処理フレームワークであり、このユースケースには過剰で費用がかかります。