한 회사가 Amazon EC2 인스턴스에서 실행되는 RESTful API를 사용하여 수천 개의 원격 장치로부터 데이터를 수집합니다. EC2 인스턴스는 원시 데이터를 수신하고 변환하여 Amazon S3에 저장합니다. 장치 수는 곧 수백만 개로 늘어날 예정입니다. 회사는 운영 오버헤드를 최소화하면서 확장성이 뛰어난 솔루션을 필요로 합니다. 솔루션스 아키텍트가 취해야 할 단계 조합은 무엇입니까? (두 가지 선택)

현재 EC2 인스턴스는 수천 개의 장치로부터 데이터를 수집하고 S3에 저장합니다. 장치 수가 수백만 개로 증가할 경우, EC2 인스턴스만으로는 확장성 및 운영 오버헤드 측면에서 비효율적입니다. 정답 1: Amazon API Gateway는 수백만 개의 동시 API 호출을 처리할 수 있는 완전 관리형 서비스로, RESTful API의 확장성 문제를 해결합니다. Kinesis Data Streams는 대량의 스트리밍 데이터를 실시간으로 수집하고 처리하는 데 적합하며, Kinesis Data Firehose는 스트리밍 데이터를 S3와 같은 대상으로 자동으로 로드하는 데 사용되어 운영 오버헤드를 줄입니다. 정답 2: AWS Glue는 S3에 저장된 원시 데이터를 추출, 변환, 로드(ETL)하는 데 사용되는 완전 관리형 서버리스 서비스입니다. 이는 데이터 처리 작업을 효율적으로 수행하며, 서버 관리가 필요 없어 운영 오버헤드를 최소화합니다. 오답 1 (Route 53): Route 53은 DNS 서비스로, 트래픽 라우팅에 사용되지만 대량의 API 요청 처리 및 데이터 수집 아키텍처의 근본적인 확장성 문제를 해결하지 못합니다. 오답 2 (EC2 인스턴스 추가): EC2 인스턴스를 추가하는 것은 단기적인 해결책일 수 있으나, 수백만 개의 장치에서 발생하는 데이터에 대해 EC2 인스턴스를 계속 추가하는 것은 운영 오버헤드를 크게 증가시키고 비용 효율적이지 않습니다. 오답 3 (SQS 사용): SQS는 메시지 큐 서비스로, 비동기 처리에 유용하지만, 대량의 실시간 스트리밍 데이터 수집 및 처리를 위한 최적의 솔루션은 아닙니다. Kinesis 서비스가 스트리밍 데이터에 더 적합합니다.