Bir genomik cihaz, bir veri platformuna her saniye 8 KB veri gönderir. Gereksinimler: neredeyse gerçek zamanlı analiz, esnek/paralel/dayanıklı veri alımı ve işlenmiş sonuçların bir veri ambarına aktarılması. Bir çözümler mimarı hangi tasarımı seçmelidir?

Bu çözüm, neredeyse gerçek zamanlı analiz, esneklik, paralellik ve dayanıklılık gereksinimlerini karşılar. Kinesis Data Streams, yüksek hacimli akış verilerini saniyede 8 KB gibi sürekli bir hızda alıp işlemek için idealdir. Kinesis istemcileriyle akışın doğrudan analizi, gerçek zamanlıya yakın işleme sağlar. Amazon EMR, büyük ölçekli veri işleme ve analizi için esnek ve ölçeklenebilir bir platform sunar ve işlenmiş sonuçları bir veri ambarı olan Amazon Redshift'e aktarmak için uygundur. Diğer seçenekler: Kinesis Data Firehose, otomatik olarak S3'e veya diğer hedeflere veri aktarımı için tasarlanmıştır, ancak akış içinde karmaşık gerçek zamanlı analizler için Kinesis Data Streams kadar esnek değildir. RDS, büyük ölçekli analitik iş yükleri için Redshift kadar optimize değildir. Verileri doğrudan S3'e depolamak, gerçek zamanlı analizi zorlaştırır. SQS, mesaj kuyruklama için tasarlanmıştır, akış verisi alımı için değildir. API Gateway ve SQS, akış verisi alımı için değil, genellikle istek/yanıt tabanlı veya olay odaklı mimariler için kullanılır. Lambda, kısa süreli, sunucusuz işlevler için uygundur, ancak sürekli akış işleme için Kinesis Data Streams kadar optimize değildir.