Accompany 正在建構一個系統，用於收集數百個工廠設備的感測器資料。設備每 5 秒將資料發佈到 AWS IoT Core。資料在載入到 Amazon S3 資料湖之前必須經過豐富化處理，並且新的感測器資料必須在收集後 30 分鐘內在 S3 中可用。沒有其他應用程式會消耗 IoT Core 訊息。在滿足這些要求的同時，哪種解決方案最具成本效益？

正確答案利用 AWS IoT Core Basic Ingest 降低成本，因為它繞過了訊息代理，直接將資料發佈到規則引擎。Kinesis Data Firehose 是一個成本效益高的解決方案，用於將資料批次傳送到 S3，其緩衝間隔為 900 秒（15 分鐘），確保資料在 30 分鐘內可用。Firehose 內建的 Lambda 轉換功能可以在將資料傳送到 S3 之前進行豐富化處理，簡化了架構。 其他選項的成本效益較低： 選項一的 Lambda 函數會為每條訊息觸發，導致高昂的 Lambda 成本，且不適合批次處理。 選項三引入了 Timestream，增加了不必要的儲存和讀取成本，因為資料最終會進入 S3。 選項四使用 Kinesis Data Streams，其成本通常高於 Firehose，且需要額外的 Lambda consumer 來處理和寫入 S3，增加了複雜性和成本。