基因組設備每秒向資料平台發送 8 KB 的資料。要求包括：近乎即時的分析、彈性/平行/持久的資料擷取，以及將處理後的結果傳送到資料倉儲。解決方案架構師應選擇哪種設計？

此解決方案利用 Amazon Kinesis Data Streams 進行彈性、平行且持久的近乎即時資料擷取，符合設備每秒發送 8 KB 資料的需求。Kinesis clients 可以直接分析串流資料，滿足近乎即時分析的要求。最後，使用 Amazon EMR 將處理後的結果載入 Amazon Redshift 資料倉儲，實現高效的資料儲存與分析。 其他選項的不足之處： Kinesis Data Firehose 雖然能收集資料，但其主要功能是將資料傳遞到目的地，不直接提供串流分析功能。將結果儲存到 Amazon RDS 不適合資料倉儲需求。 將資料儲存在 Amazon S3 不符合近乎即時分析的要求。Kinesis 處理 SQS 訊息的模式也非最佳的串流分析方案。 API Gateway 和 SQS 適合處理請求/回應或訊息佇列，而非高效能的串流資料擷取和近乎即時分析。Lambda 雖然可以分析，但對於持續的串流分析，Kinesis Data Streams 和 Kinesis clients 更為合適。