한 공장에서 센서 데이터를 Amazon Kinesis Data Streams에 게시하고 Kinesis Data Firehose를 사용하여 데이터를 Amazon S3에 기록합니다. 이 공장은 가능한 한 낮은 지연 시간으로 대형 화면에 거의 실시간으로 운영 효율성 디스플레이를 표시해야 합니다. 어떤 솔루션이 가장 낮은 지연 시간을 제공할까요?

정답은 Amazon Managed Service for Apache Flink(이전 명칭: Amazon Kinesis Data Analytics)를 사용하여 센서 데이터를 처리하고, Apache Flink용 커넥터를 사용하여 데이터를 Amazon Timestream 데이터베이스에 기록한 다음, Timestream 데이터베이스를 소스로 사용하여 Grafana 대시보드를 생성하는 것입니다. Apache Flink는 스트리밍 데이터를 실시간으로 처리하는 데 최적화되어 있으며, Timestream은 시계열 데이터에 특화된 고성능 데이터베이스로 빠른 데이터 수집 및 쿼리를 제공합니다. Grafana는 다양한 데이터 소스를 지원하며 실시간 대시보드 구축에 적합합니다. 오답인 S3 버킷 트리거 방식은 S3에 객체가 기록된 후에 Lambda가 실행되므로 지연 시간이 더 길어집니다. Data Firehose를 사용하여 Timestream에 직접 게시하는 방법은 처리 로직이 필요한 경우 적합하지 않으며, Apache Flink를 통한 실시간 처리가 더 효율적입니다. AWS Glue 북마크를 사용하는 방법은 배치 처리 방식에 가까워 실시간 요구 사항을 충족하기 어렵습니다.