某公司託管了 300 多個全球網站和應用程式，每天需要一個平台來分析超過 30 TB 的點擊流資料。解決方案架構師應該使用什麼來擷取和處理點擊流資料？

正確答案是使用 Amazon Kinesis Data Streams 收集資料，然後透過 Amazon Kinesis Data Firehose 將資料傳輸到 Amazon S3 資料湖，最後將資料載入 Amazon Redshift 進行分析。這是因為 Kinesis Data Streams 專為即時處理大量串流資料而設計，非常適合每天超過 30 TB 的點擊流資料。Kinesis Data Firehose 則提供簡單的方式將串流資料傳送到 S3，建立資料湖，並可自動將資料載入 Redshift 進行高效能分析。 其他選項不適合的原因： AWS Data Pipeline 適用於週期性資料移動和轉換，而非即時串流資料處理。 使用 Amazon EC2 Auto Scaling group 處理資料雖然可行，但對於串流資料處理而言，Kinesis 服務更具成本效益和管理便利性。 將資料快取到 Amazon CloudFront 是用於內容分發，而非資料擷取和處理。雖然 S3 和 Lambda 可用於處理，但對於如此大規模的即時串流資料，Kinesis 服務更為合適。