Онлайн-компания по продаже модной одежды хочет создать озеро данных на базе S3, которое поддерживает аналитику в реальном времени, интерактивный анализ исторических данных, аналитику потоков кликов и персонализированные рекомендации по продуктам. Какую комбинацию сервисов AWS следует использовать для удовлетворения этих требований?

Правильный ответ предлагает наиболее подходящую комбинацию сервисов AWS для удовлетворения всех требований. AWS Glue Data Catalog является централизованным хранилищем метаданных для озера данных. Kinesis Data Streams и Kinesis Data Analytics обрабатывают данные в реальном времени. Kinesis Data Firehose эффективно доставляет данные потоков кликов в Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) для интерактивного анализа. Amazon EMR — это мощный инструмент для обработки больших данных, идеально подходящий для построения сложных моделей персонализированных рекомендаций. Другие варианты неверны, потому что: Использование Amazon Athena в качестве каталога данных менее гибко, чем AWS Glue Data Catalog, который предоставляет более широкие возможности ETL. Утверждение, что Kinesis Data Streams и Kinesis Data Analytics используются для "исторических данных", неверно, поскольку они предназначены для обработки данных в реальном времени. DynamoDB Streams не является основным инструментом для аналитики потоков кликов в озере данных, а скорее для отслеживания изменений в таблицах DynamoDB. Использование AWS Glue для генерации персонализированных рекомендаций возможно, но EMR более оптимизирован для сложных алгоритмов машинного обучения на больших наборах данных.