게놈 장치가 매초 8KB의 데이터를 데이터 플랫폼으로 보냅니다. 요구 사항: 거의 실시간 분석, 유연하고 병렬적이며 내구성 있는 수집, 처리된 결과를 데이터 웨어하우스로 전달. 솔루션스 아키텍트는 어떤 설계를 선택해야 할까요?

정답은 Kinesis Data Streams를 사용하여 실시간으로 데이터를 수집하고, Kinesis 클라이언트로 거의 실시간 분석을 수행하며, Amazon EMR을 통해 처리된 결과를 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스에 로드하는 것입니다. Kinesis Data Streams는 초당 8KB의 지속적인 데이터 스트림을 위한 확장 가능하고 내구성이 뛰어난 수집을 제공하며, Kinesis 클라이언트는 병렬 처리를 지원합니다. Amazon EMR은 대규모 데이터 처리에 적합하며, Amazon Redshift는 데이터 웨어하우징 요구 사항을 충족합니다. 오답인 Kinesis Data Firehose는 실시간 분석보다는 대량 데이터 로딩에 더 적합하며, Amazon RDS는 데이터 웨어하우스보다 OLTP(온라인 트랜잭션 처리)에 더 적합합니다. Amazon S3에 직접 저장하는 것은 실시간 분석 요구 사항을 충족하지 못하며, Amazon SQS는 스트리밍 데이터 수집보다는 메시지 큐에 더 적합합니다. API Gateway와 Lambda는 소량의 요청에 더 적합하며, 대량의 지속적인 데이터 스트림 처리에는 비효율적입니다.