Производственной фирме необходимо принимать данные с датчиков практически в реальном времени, сохранять их в формате вложенных JSON-объектов и поддерживать запросы с задержкой менее 10 миллисекунд. Решение должно требовать минимальных операционных затрат. Какая архитектура соответствует этим требованиям?

Правильный ответ — использование Amazon Kinesis Data Streams для сбора данных с датчиков и Amazon DynamoDB для запросов. Kinesis Data Streams обеспечивает сбор данных в реальном времени с высокой пропускной способностью, что идеально подходит для потоков данных с датчиков. DynamoDB — это бессерверная база данных NoSQL, которая поддерживает вложенные JSON-объекты и обеспечивает задержку запросов менее 10 миллисекунд, а также минимальные операционные затраты благодаря своей управляемости. Самостоятельно размещенный кластер Apache Kafka требует значительных операционных затрат. Amazon S3 не подходит для запросов с задержкой менее 10 мс. AWS Lambda сама по себе не является решением для хранения данных и не гарантирует низкую задержку запросов. Amazon SQS не предназначен для потоковой передачи данных в реальном времени, а Amazon RDS не является оптимальным выбором для хранения вложенных JSON-объектов и не гарантирует задержку менее 10 мс для всех типов запросов.