某資安廠商每 30 秒會從全球數千個端點接收遙測資料。每筆記錄約 1 KB，包含 50 個欄位。資料會擷取到 Kinesis Data Streams 中，且必須產生每小時摘要，供 Athena 查詢讀取 7-12 個欄位。哪種方法所需的自訂程度最低，即可轉換和儲存擷取的資料？

Kinesis Data Analytics 專為即時串流資料分析而設計，能夠直接對 Kinesis Data Streams 進行視窗化（windowing）聚合操作，例如每小時摘要。它支援 SQL 查詢，可以輕鬆地從 50 個欄位中選取和聚合所需的 7-12 個欄位，然後將結果直接輸出到 Kinesis Data Firehose，再由 Firehose 傳送到 S3。這種方法整合度高，自訂程度低。 選項一和選項四使用 Lambda 進行每小時讀取和聚合，但 Lambda 處理大量串流資料的聚合操作效率較低，且需要額外的程式碼管理。選項二使用 EMR 叢集，這會引入額外的管理開銷和啟動延遲，不適合每小時的即時聚合需求。