Компания собирает логи с локальных устройств на локальном сервере. Компании требуется аналитическое решение, работающее почти в реальном времени, с использованием сервисов AWS, а также необходимо хранить логи в течение 365 дней для сопоставления шаблонов и поиска подстрок с минимальными усилиями по разработке. Какое решение соответствует этим требованиям с наименьшими затратами на разработку?

Правильный ответ обеспечивает комплексное решение с минимальными усилиями по разработке. Amazon Kinesis Agent собирает логи. Kinesis Data Firehose упрощает доставку логов в OpenSearch Service, который идеально подходит для поиска подстрок и сопоставления шаблонов, а также предлагает почти в реальном времени аналитику. Amazon Managed Service for Apache Flink обеспечивает обработку потоковых данных в реальном времени. Политики Index State Management (ISM) в OpenSearch Service автоматически управляют сроком хранения данных (365 дней). Неправильные варианты: Использование DynamoDB для хранения логов в течение 365 дней может быть дорогостоящим и менее эффективным для полнотекстового поиска по сравнению с OpenSearch Service. Athena не является решением для анализа "почти в реальном времени" для потоковых данных. Развертывание Amazon MSK локально не является типичным сценарием использования MSK, который является управляемым сервисом AWS. MSK сам по себе не предоставляет функциональность поиска подстрок и сопоставления шаблонов. Использование API Gateway и Lambda для записи логов в DynamoDB добавляет ненужную сложность и потенциально увеличивает задержку. DynamoDB не оптимален для полнотекстового поиска логов, а федеративные запросы Athena к DynamoDB не обеспечивают анализ "почти в реальном времени" для потоковых данных.