Приложение для аналитики в реальном времени должно принимать и преобразовывать 5 ГБ данных из социальных сетей в минуту, а затем загружать их в хранилище данных, поддерживающее быстрые запросы. Какая архитектура соответствует этим требованиям?

Правильный ответ предлагает архитектуру, способную обрабатывать потоковые данные в реальном времени с высокой пропускной способностью. Amazon Kinesis Data Streams идеально подходит для приема 5 ГБ данных в минуту, обеспечивая упорядоченное и надежное хранение потоков. Amazon Managed Service for Apache Flink (ранее Kinesis Data Analytics) предназначен для преобразования потоковых данных в реальном времени, что соответствует требованию к аналитике в реальном времени. Amazon DynamoDB — это высокопроизводительная база данных NoSQL, которая обеспечивает низкую задержку для быстрых запросов, что критически важно для хранилища данных с быстрым доступом. Другие варианты не подходят: EventBridge не предназначен для приема больших объемов потоковых данных. ElastiCache (Memcached) — это кэш, а не постоянное хранилище данных для аналитики. SQS — это очередь сообщений, а не потоковый сервис для таких объемов. S3 — это объектное хранилище, не оптимизированное для быстрых запросов к постоянно обновляемым данным. SNS — это сервис уведомлений, не подходящий для приема потоков данных. Amazon EMR — это кластер Hadoop, который обычно используется для пакетной обработки, а не для преобразования в реальном времени, и RDS не масштабируется так эффективно для быстрых запросов к большим объемам данных, как DynamoDB.