한 헬스케어 기업이 디바이스, 장비 및 기록에서 실시간 원격 측정 데이터를 Amazon Kinesis Data Streams로 스트리밍합니다. 이 데이터는 Amazon Redshift Serverless 웨어하우스에 저장되어야 하며, 거의 실시간 분석과 전날 데이터에 대한 쿼리를 지원해야 합니다. 운영 오버헤드가 가장 적은 솔루션은 무엇입니까?

정답은 Amazon Redshift의 스트리밍 수집 기능을 사용하는 것입니다. 이 기능은 Kinesis Data Streams에서 직접 데이터를 Redshift Serverless로 거의 실시간으로 수집할 수 있도록 설계되어, 별도의 중간 서비스나 복잡한 ETL 파이프라인 없이도 실시간 분석 요구사항을 충족합니다. 또한, Redshift Serverless는 관리형 서비스이므로 운영 오버헤드가 가장 적습니다. 오답 설명: 데이터를 Amazon Kinesis Data Firehose로 로드하고 Redshift로 로드하는 방법은 가능하지만, Firehose는 마이크로 배치 방식으로 데이터를 전송하므로 Redshift 스트리밍 수집보다 지연 시간이 길 수 있습니다. 또한, Firehose 구성 및 관리가 필요하여 운영 오버헤드가 더 발생합니다. 데이터를 Amazon S3로 로드한 후 COPY 명령을 사용하여 Redshift로 로드하는 방법은 배치 처리 방식이므로 실시간 분석 요구사항을 충족하기 어렵습니다. Amazon Aurora zero-ETL integration with Amazon Redshift는 Aurora 데이터베이스의 데이터를 Redshift로 복제하는 기능으로, Kinesis Data Streams의 데이터를 처리하는 데는 적합하지 않습니다.