한 회사에서 매일 수백만 건의 주문을 Amazon DynamoDB에 기록합니다. 고객이 주문을 제출하면 새로운 주문이 지속적으로 추가됩니다. 데이터 과학자는 피크 시간 예측을 생성하고 거의 실시간 주문 데이터를 보여주는 Amazon QuickSight 대시보드를 생성해야 합니다. DynamoDB에 새 주문이 기록되는 시점부터 QuickSight가 새 데이터에 액세스할 수 있는 시점까지의 시간을 최소화하는 접근 방식은 무엇입니까?

정답은 Amazon Kinesis Data Firehose를 사용하여 DynamoDB 변경 데이터를 Amazon S3로 전달하고, QuickSight가 S3 데이터를 읽도록 구성하는 것입니다. 이 방식은 DynamoDB 스트림을 Kinesis Data Firehose와 통합하여 거의 실시간으로 데이터를 S3에 전송하고, QuickSight가 S3에서 데이터를 효율적으로 읽을 수 있도록 합니다. 이는 대규모 데이터 스트림을 처리하고 지연 시간을 최소화하는 데 가장 적합합니다. AWS Glue를 사용하는 방식은 배치 처리 방식으로, 거의 실시간 요구 사항에 적합하지 않습니다. DynamoDB 변경 사항을 Kinesis Data Streams로 보내는 것은 가능하지만, 데이터를 S3에 넣기 위해 추가적인 소비자(예: Lambda)가 필요하여 복잡성이 증가합니다. QuickSight가 DynamoDB API를 직접 호출하는 방식은 대규모 데이터셋과 높은 트랜잭션 볼륨에서 성능 및 비용 문제가 발생할 수 있습니다.