매일 아침 렌터카 회사는 전날 예약 수요에 대한 자동화된 인사이트가 필요합니다. 데이터는 거의 실시간으로 S3로 스트리밍되어야 하고, 위치별로 수요가 많은 차량을 감지해야 하며, 자동으로 새로 고쳐지는 대시보드에 표시되어야 합니다. 가장 적은 개발 노력으로 이를 달성하는 접근 방식은 무엇입니까?

정답은 개발 노력을 최소화하면서 요구 사항을 충족합니다. Kinesis Data Firehose는 거의 실시간으로 데이터를 S3로 스트리밍하는 데 필요한 관리형 서비스로, 개발 오버헤드가 적습니다. QuickSight ML Insights는 코딩 없이 이상 감지를 제공하여 수요가 많은 차량을 자동으로 식별합니다. QuickSight는 대시보드 시각화 및 자동 새로 고침을 직접 지원합니다. 오답은 다음과 같은 이유로 최적의 선택이 아닙니다. Kinesis Data Streams는 Firehose보다 더 많은 관리 및 개발 노력이 필요합니다. SageMaker에서 RCF 모델을 훈련하고 사용하는 것은 QuickSight ML Insights보다 훨씬 더 많은 개발 및 유지 관리 노력이 필요합니다.