Flota instancji Amazon EC2 pobiera dane JSON ze źródeł lokalnych z prędkością do 1 MB/s. Gdy instancja EC2 uruchamia się ponownie, dane przesyłane w trakcie operacji zostają utracone. Zespół ds. danych potrzebuje niemal w czasie rzeczywistym możliwości wykonywania zapytań na pobranych danych. Które rozwiązanie zapewnia niemal w czasie rzeczywistym możliwość wykonywania zapytań, jest skalowalne i minimalizuje utratę danych?

Kinesis Data Streams to usługa do przechwytywania, przetwarzania i przechowywania strumieni danych w czasie rzeczywistym, co jest idealne dla danych JSON o prędkości 1 MB/s. Kinesis Data Analytics umożliwia wykonywanie zapytań SQL na danych w strumieniu w czasie rzeczywistym, spełniając wymagania dotyczące niemal rzeczywistego czasu. Ponieważ dane są natychmiast publikowane w strumieniu, minimalizuje to utratę danych w przypadku ponownego uruchomienia instancji EC2. Opcja z Kinesis Data Firehose i Redshift jest mniej odpowiednia dla zapytań w czasie rzeczywistym, ponieważ Firehose buforuje dane przed dostarczeniem, a Redshift jest bazą danych analitycznych, a nie strumieniowych. Przechowywanie danych w EC2 instance store lub EBS, a następnie używanie Firehose do S3 z Athena, wprowadza opóźnienia i nie zapewnia przetwarzania w czasie rzeczywistym. ElastiCache for Redis jest pamięcią podręczną, a nie rozwiązaniem do trwałego przechowywania i analizy strumieniowej danych.