Компания должна агрегировать логи Amazon CloudWatch из нескольких аккаунтов AWS в центральный аккаунт логирования. Логи должны оставаться в своем исходном регионе. Центральный аккаунт будет нормализовать логи и передавать их в инструмент безопасности. Решение должно обрабатывать большой объем входящих данных и масштабироваться в соответствии с суточной нагрузкой (более высокой в рабочие часы). Используя дизайн AWS Control Tower для многоаккаунтного логирования, какую комбинацию шагов следует реализовать? (Выберите три.)

Для централизованного сбора логов из нескольких аккаунтов AWS в соответствии с рекомендациями AWS Control Tower и обработки больших объемов данных, Amazon Kinesis Data Streams является оптимальным выбором. Kinesis Data Streams обеспечивает высокую пропускную способность и масштабируемость для приема потоковых данных. Создание целевого потока данных Kinesis в центральном аккаунте логирования позволяет агрегировать логи из всех аккаунтов-источников. Для отправки логов из CloudWatch Logs в Kinesis Data Streams требуется роль IAM с соответствующими разрешениями и политикой доверия, а также фильтры подписки в каждом аккаунте-участнике. Использование AWS Lambda в центральном аккаунте для нормализации логов и их передачи в инструмент безопасности обеспечивает централизованную обработку и снижает операционную сложность по сравнению с развертыванием Lambda в каждом аккаунте-участнике. Amazon SQS не подходит для агрегации больших объемов потоковых логов из-за ограничений по пропускной способности и отсутствия встроенных механизмов для потоковой обработки, что делает Kinesis Data Streams предпочтительным решением.