Bir şirket, Amazon Kinesis Data Streams ve Amazon Redshift kullanarak saniyede birkaç gigabayt veri alarak mevcut BI araçlarından yararlanarak gerçek zamana yakın analizler yapmak istiyor. Akış verilerini anında analiz için kullanılabilir hale getirirken operasyonel yükü en aza indiren seçenek hangisidir?

Doğru seçenek, Kinesis Data Streams'ten gelen verileri doğrudan Amazon Redshift'e aktarmak için Amazon Redshift akış alımı özelliğini kullanır. Harici bir şema oluşturmak, Kinesis akışını Redshift'teki bir nesneye eşler. Akıştan veri okuyan ve otomatik yenilemeye ayarlanmış bir materialized view oluşturmak, verilerin neredeyse gerçek zamanlı olarak Redshift'e akmasını ve analiz için anında kullanılabilir olmasını sağlar. Bu yaklaşım, ek hizmetlere veya karmaşık veri taşıma adımlarına gerek kalmadan operasyonel yükü en aza indirir. Diğer seçenekler ise şunları içerir: Amazon S3'ü ara katman olarak kullanmak, ek gecikme ve operasyonel karmaşıklık getirir. Kinesis Data Streams'ten SQL sorguları ile doğrudan erişim, Redshift'in birincil kullanım durumu değildir ve akış verileri için optimize edilmemiştir. Kinesis Data Firehose kullanmak, verileri Redshift'e yüklemeden önce S3'e yazarak gecikmeyi artırır ve ek bir hizmet yönetimi gerektirir.