Bir sağlık firması, cihazlardan, ekipmanlardan ve kayıtlardan gerçek zamanlı telemetri verilerini Amazon Kinesis Data Streams'e aktarıyor. Verilerin bir Amazon Redshift Serverless veri ambarında depolanması ve önceki günün verileri üzerinde neredeyse gerçek zamanlı analizler ve sorguları desteklemesi gerekiyor. Bu durumu en az operasyonel yük ile sağlayan çözüm hangisidir?

Doğru cevap, Amazon Redshift'in streaming ingestion özelliğini kullanmaktır. Bu özellik, Kinesis Data Streams'den gelen verileri doğrudan Redshift Serverless'a neredeyse gerçek zamanlı olarak yükleyerek en düşük operasyonel yükü ve gecikmeyi sağlar. Bu, özellikle önceki günün verileri üzerinde hızlı analizler ve sorgular gerektiğinde idealdir. Diğer seçenekler neden uygun değil: Amazon Kinesis Data Firehose kullanmak, verileri Redshift'e toplu olarak yükleyebilir ancak streaming ingestion kadar düşük gecikme sunmaz ve ara depolama gerektirebilir. Verileri Amazon S3'e yükleyip ardından COPY komutuyla Redshift'e aktarmak, daha yüksek gecikmeye ve daha fazla operasyonel adıma neden olur. Bu, gerçek zamanlıya yakın analizler için uygun değildir. Amazon Aurora zero-ETL integration with Amazon Redshift, Aurora veritabanlarındaki verileri Redshift'e entegre etmek için tasarlanmıştır, Kinesis Data Streams'den gelen veriler için uygun bir çözüm değildir.