Accompany, yüzlerce fabrika cihazından sensör verisi toplamak için bir sistem kuruyor. Cihazlar her 5 saniyede bir AWS IoT Core'a veri yayınlar. Verilerin bir Amazon S3 veri gölüne yüklenmeden önce zenginleştirilmesi ve yeni sensör verilerinin toplandıktan sonraki 30 dakika içinde S3'te mevcut olması gerekir. Başka hiçbir uygulama IoT Core mesajlarını tüketmez. Bu gereksinimleri karşılarken EN uygun maliyetli çözüm hangisidir?

Bu çözüm, maliyet etkinliği ve gereksinimleri karşılama açısından en uygunudur. AWS IoT Core Basic Ingest, IoT Core'un mesaj alım maliyetlerini düşürür çünkü mesaj yönlendirme motorunu atlar. Kinesis Data Firehose, verileri toplu olarak S3'e teslim ederek maliyetleri optimize eder ve Lambda entegrasyonu sayesinde zenginleştirme gereksinimini karşılar. 30 dakikalık gecikme gereksinimi, Firehose'un 900 saniyelik (15 dakika) arabelleğe alma aralığıyla rahatlıkla karşılanır. Diğer seçenekler neden doğru değil: İlk seçenek, her mesaj için bir Lambda çağrısı yaparak maliyetli olabilir ve toplu işlem avantajını kaçırır. Üçüncü seçenek, Timestream'i gereksiz yere kullanır ve Timestream'den okuma, zenginleştirme ve S3'e yazma için ek bir Lambda işlevi gerektirir, bu da karmaşıklığı ve maliyeti artırır. Dördüncü seçenek, Kinesis Data Streams ve Lambda tüketicisi kullanır. Data Streams, sürekli veri akışı için daha uygundur ve her mesaj için Lambda çağrısı yapma potansiyeli maliyetli olabilir. Firehose'un toplu işleme yetenekleri bu senaryoda daha maliyet etkindir.