Agencja monitorująca powodzie posiada ponad 10 000 czujników, które nieustannie wysyłają aktualizacje o rozmiarze poniżej 1 MB każda. Serwery aplikacji lokalnych odbierają aktualizacje z czujników, przekształcają je w czytelne dla człowieka rekordy i zapisują wyniki w lokalnej relacyjnej bazie danych. Analitycy wykonują proste zapytania SQL na danych na żywo. Z powodu konserwacji (łatki/aktualizacje) serwery te mają przestoje, a gdy serwer jest wyłączony, pozostałe serwery nie są w stanie obsłużyć obciążenia, co prowadzi do utraty danych. Agencja chce uzyskać wyższą dostępność oraz niższy wysiłek operacyjny i koszty. Architekt zaleca użycie AWS IoT Core do pozyskiwania danych z czujników. Jakie dodatkowe rozwiązanie powinien zalecić architekt, aby spełnić wymagania?

Poprawna odpowiedź zapewnia wysoką dostępność, niski wysiłek operacyjny i niższe koszty. AWS IoT Core integruje się z Kinesis Data Firehose, który bezserwerowo dostarcza dane do Amazon S3. Funkcja Lambda przekształca dane do formatu Apache Parquet, który jest zoptymalizowany pod kątem zapytań analitycznych i efektywnego przechowywania w S3, minimalizując koszty. Amazon Athena umożliwia analitykom wykonywanie zapytań SQL bezpośrednio na danych w S3 bez zarządzania infrastrukturą bazodanową. Pozostałe opcje są mniej optymalne: Przechowywanie danych w Amazon Aurora MySQL zwiększa koszty operacyjne i złożoność zarządzania bazą danych w porównaniu z podejściem bezserwerowym. Użycie Amazon Managed Service for Apache Flink (Kinesis Data Analytics) do prostego przekształcania danych jest nadmierne i kosztowne dla tego przypadku użycia.