Завод публикует данные датчиков в Amazon Kinesis Data Streams и использует Kinesis Data Firehose для записи данных в Amazon S3. Заводу требуется отображение операционной эффективности в режиме, близком к реальному времени, на большом экране с минимально возможной задержкой. Какое решение обеспечивает минимальную задержку?

Правильный ответ обеспечивает минимальную задержку, так как Amazon Managed Service for Apache Flink (ранее Kinesis Data Analytics) обрабатывает потоковые данные в реальном времени, а Amazon Timestream — это база данных временных рядов, оптимизированная для быстрого приема и запросов данных с низкой задержкой. Grafana эффективно визуализирует данные из Timestream. Другие варианты имеют более высокую задержку: Настройка бакета S3 с функцией AWS Lambda и Amazon Aurora вводит задержку из-за пакетной обработки S3 и запуска Lambda, а также из-за того, что Aurora не оптимизирована для потоковых данных временных рядов так, как Timestream. Создание нового потока доставки Data Firehose для публикации данных в Timestream после обработки Flink добавляет ненужный промежуточный шаг, увеличивая задержку. Использование AWS Glue bookmarks для потребления данных из S3 не подходит для режима, близкого к реальному времени, поскольку Glue — это сервис для пакетной обработки, а не для потоковой.