한 회사에서 피크 시간대에 수십만 명의 사용자에게 서비스를 제공하는 온라인 마켓플레이스 웹 애플리케이션을 운영하고 있습니다. 이 회사는 수백만 건의 금융 거래를 여러 내부 애플리케이션과 공유하기 위한 확장 가능하고 거의 실시간에 가까운 솔루션이 필요합니다. 민감한 데이터는 낮은 지연 시간으로 검색할 수 있도록 문서 데이터베이스에 저장되기 전에 처리되어야 합니다. 솔루션스 아키텍트는 무엇을 권장해야 할까요?

정답은 Kinesis Data Streams를 사용하여 실시간으로 대량의 데이터를 수집하고, Lambda를 통해 민감한 데이터를 처리하며, DynamoDB에 저장하여 낮은 지연 시간으로 검색할 수 있도록 하는 것입니다. Kinesis Data Streams는 다른 애플리케이션이 데이터를 거의 실시간으로 소비할 수 있게 하여 확장 가능하고 거의 실시간에 가까운 공유 요구 사항을 충족합니다. 오답 설명: DynamoDB에 직접 저장하는 것은 민감한 데이터 처리 로직을 DynamoDB에 내장하기 어렵고, 다른 애플리케이션이 실시간으로 데이터를 소비하기 어렵습니다. Kinesis Data Firehose는 주로 데이터 로딩에 사용되며, 실시간 데이터 스트림에서 복잡한 변환 및 다른 애플리케이션의 실시간 소비에는 Kinesis Data Streams가 더 적합합니다. 배치 처리 방식인 S3를 사용하는 것은 "거의 실시간" 요구 사항을 충족하지 못합니다.