リモートサイトからデバイスデータを受信するリアルタイムの予測メンテナンスパイプラインを構築する必要があります（Direct ConnectまたはVPNなし）。パイプラインは、次の要件を満たす必要があります。 - リアルタイムでデータをAmazon S3に取り込む。 - 取り込み中に、受信した生のレコードをクリーンなCSVに変換する。 - 元の生のレコードをS3に保存する。 - 変換に失敗したレコードを、人間がレビューするために指定されたS3の場所に配置する。 これらの要件を満たすために、最も労力がかからないアーキテクチャはどれですか？

このアーキテクチャは、すべての要件を最も少ない労力で満たします。Kinesis Data Firehoseは、S3へのリアルタイムデータ取り込みと、取り込み中のデータ変換（Lambda経由）をネイティブにサポートしています。ソースレコードバックアップ機能は、生のレコードをS3に保存し、変換失敗時のエラー処理も提供します。 Amazon MSKはストリーミングデータ処理に優れていますが、S3への取り込み、変換、エラー処理のロジックをECSワーカーで構築する必要があり、より多くの労力が必要です。Kinesis Data FirehoseからAWS Glue Sparkジョブを呼び出すオプションは、Glueジョブの起動に時間がかかり、リアルタイム要件に合わない可能性があります。Kinesis Data StreamsをFirehoseの前に配置するオプションは、Lambda関数を2回呼び出すことになり、不要な複雑さとコストが増加します。