某公司需要一個近乎即時的管道，用於處理高流量的電子商務點擊流資料：擷取、處理和視覺化。該解決方案必須支援基於 SQL 的處理和用於互動式工作的 Jupyter Notebook。哪種架構能滿足這些需求？

正確答案是使用 Amazon MSK 擷取資料，使用 Amazon Managed Service for Apache Flink 處理資料，並使用 Flink 的內建儀表板進行視覺化。此方案能滿足近乎即時的處理需求。Amazon MSK 提供高吞吐量的串流擷取，Apache Flink 擅長即時串流處理，並支援 SQL 查詢（透過 Flink SQL）和 Jupyter Notebook 整合（透過 Apache Zeppelin 或其他工具），且其內建儀表板可用於即時視覺化。 其他選項的不足之處： Kinesis Data Firehose 雖然能擷取資料，但其主要用於將資料傳遞到目的地，不直接提供基於 SQL 的即時處理和 Jupyter Notebook 支援。 Kinesis Data Streams 結合 Athena 雖然支援 SQL 查詢，但 Athena 主要用於批次查詢 S3 中的資料，不適合近乎即時的串流處理。Data Firehose 也不用於轉換。 MSK 結合 AWS Glue 和 PySpark 雖然功能強大，但 Glue 主要用於批次或微批次處理，不適合近乎即時的處理需求。