Firma posiada lokalne rozwiązanie monitorujące, które wykorzystuje bazę danych PostgreSQL do utrwalania zdarzeń, ale baza danych nie skaluje się w przypadku intensywnego pozyskiwania danych i kończy się w niej miejsce. VPN do AWS jest już wdrożony. Rozwiązanie musi wykorzystywać zarządzane usługi AWS, aby zmniejszyć narzut operacyjny; zapewniać automatycznie skalujący się bufor bez administracji; umożliwiać pulpity nawigacyjne w czasie zbliżonym do rzeczywistego; oraz obsługiwać częściowo ustrukturyzowany JSON z dynamicznymi schematami. Która kombinacja komponentów AWS spełni te wymagania? (Wybierz dwie odpowiedzi.)

Poprawne odpowiedzi to: "Użyj Amazon Kinesis Data Firehose do buforowania zdarzeń. Utwórz funkcję AWS Lambda do przetwarzania i transformacji zdarzeń." oraz "Skonfiguruj Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) do odbierania zdarzeń. Użyj punktu końcowego Kibana wdrożonego z Amazon ES do tworzenia wizualizacji i pulpitów nawigacyjnych w czasie zbliżonym do rzeczywistego." Amazon Kinesis Data Firehose to w pełni zarządzana usługa do dostarczania danych strumieniowych do magazynów danych, zapewniająca automatycznie skalujący się bufor bez administracji, co spełnia wymagania dotyczące buforowania i zmniejszenia narzutu operacyjnego. AWS Lambda może przetwarzać i transformować częściowo ustrukturyzowane dane JSON. Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) jest idealny do indeksowania i wyszukiwania danych z dynamicznymi schematami, a wbudowany Kibana umożliwia tworzenie pulpitów nawigacyjnych w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Niepoprawne opcje: Amazon Kinesis Data Streams wymaga zarządzania shardami, co zwiększa narzut operacyjny w porównaniu do Firehose. Amazon Aurora PostgreSQL nie jest optymalnym rozwiązaniem dla danych z dynamicznymi schematami i wymagałoby znacznego zarządzania schematami. Amazon Neptune to baza danych grafowa, nieodpowiednia do tego przypadku użycia.