한 회사에 이벤트 지속성을 위해 PostgreSQL 데이터베이스를 사용하는 온프레미스 모니터링 솔루션이 있지만, 이 데이터베이스는 많은 수집량에 맞춰 확장할 수 없고 스토리지가 부족합니다. AWS로의 VPN은 이미 구축되어 있습니다. 이 솔루션은 운영 오버헤드를 줄이기 위해 관리형 AWS 서비스를 사용해야 하며, 관리자 개입 없이 자동으로 확장되는 버퍼를 제공하고, 거의 실시간 대시보드를 활성화하며, 동적 스키마를 가진 반정형 JSON을 지원해야 합니다. 이러한 요구 사항을 충족하는 AWS 구성 요소 조합은 무엇입니까? (두 가지를 선택하세요.)

Kinesis Data Firehose는 관리형 서비스로, 대량의 스트리밍 데이터를 자동으로 확장하고 버퍼링하여 S3, Redshift, Elasticsearch 등으로 전송합니다. Lambda 함수를 사용하여 데이터를 변환하고 동적 스키마를 가진 반정형 JSON을 처리할 수 있습니다. Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES)는 로그 분석, 실시간 애플리케이션 모니터링 및 클릭스트림 분석과 같은 사용 사례에 적합하며, 동적 스키마를 가진 JSON 데이터를 지원하고 Kibana를 통해 거의 실시간 대시보드를 제공합니다. 이 조합은 운영 오버헤드를 줄이고 자동 확장을 제공하며, 주어진 요구 사항을 모두 충족합니다. Kinesis Data Streams는 Firehose보다 더 세분화된 제어를 제공하지만, 관리 오버헤드가 더 크므로 '관리형 서비스' 및 '운영 오버헤드 감소' 요구 사항에 덜 적합합니다. Aurora PostgreSQL은 관계형 데이터베이스로, 반정형 JSON 데이터 처리에는 적합하지 않으며, 실시간 대시보드 기능이 ES보다 제한적입니다. Neptune은 그래프 데이터베이스로, 이벤트 모니터링 및 실시간 대시보드 요구 사항에 적합하지 않습니다.