Uzak lokasyonlardan (Direct Connect veya VPN yok) cihaz verilerini alan gerçek zamanlı bir tahmine dayalı bakım hattı oluşturmanız gerekiyor. Bu hat şunları yapmalıdır: verileri gerçek zamanlı olarak Amazon S3'e almalı, gelen ham kayıtları alım sırasında temiz CSV'ye dönüştürmeli, orijinal ham kayıtları S3'te depolamalı ve dönüşümde başarısız olan tüm kayıtları insan incelemesi için belirlenmiş bir S3 konumuna yerleştirmelidir. Bu gereksinimleri karşılamak için en az çaba gerektiren mimari hangisidir?

Bu mimari, tüm gereksinimleri en az çabayla karşılar. Kinesis Data Firehose, verileri doğrudan uzak cihazlardan alabilir ve S3'e teslim edebilir. Lambda işlevi, gelen verileri temiz CSV'ye dönüştürmek için kullanılabilir. Firehose'un kaynak kayıt yedekleme özelliği, orijinal ham kayıtları S3'te depolama gereksinimini karşılar. Ayrıca, Lambda dönüşümünde başarısız olan kayıtlar için bir hata öneki belirleyerek bunları ayrı bir S3 konumuna yönlendirebilir. Diğer seçenekler neden yanlış: MSK ve ECS worker'ları, daha fazla yönetim yükü ve karmaşıklık gerektirir. Firehose'un AWS Glue Apache Spark işini çağırması doğrudan desteklenmez; Glue genellikle daha büyük, toplu iş yükleri için kullanılır. Kinesis Data Streams ve ardından Firehose kullanmak, gereksiz bir ek bileşen ve daha fazla yönetim yükü eklerken, Firehose'un tek başına yapabileceği bir iş için fazladan bir adım oluşturur.