Q10 — AWS DEA-C01 第1章

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一家制造公司从工厂车间的传感器收集数据，以监控并提升运营效率。该公司使用Amazon Kinesis Data Streams将传感器采集的数据发布到一个数据流中，然后由Amazon Kinesis Data Firehose将数据写入Amazon S3存储桶。 该公司需要在制造设施的大屏幕上实时显示运营效率视图。 哪种解决方案能以最低延迟满足这些需求？

• A. 使用Amazon Managed Service for Apache Flink（此前称为Amazon Kinesis Data Analytics）处理传感器数据。使用Apache Flink连接器将数据写入Amazon Timestream数据库。使用Timestream数据库作为数据源创建Grafana仪表板。 ✓
• B. 配置S3存储桶，在创建任何新对象时向AWS Lambda函数发送通知。使用Lambda函数将数据发布到Amazon Aurora。使用Aurora作为数据源创建Amazon QuickSight仪表板。
• C. 使用Amazon Managed Service for Apache Flink（此前称为Amazon Kinesis Data Analytics）处理传感器数据。创建一个新的Data Firehose交付流，直接将数据发布到Amazon Timestream数据库。使用Timestream数据库作为数据源创建Amazon QuickSight仪表板。
• D. 使用AWS Glue书签从S3存储桶实时读取传感器数据。将数据发布到Amazon Timestream数据库。使用Timestream数据库作为数据源创建Grafana仪表板。

正确答案: A. 使用Amazon Managed Service for Apache Flink（此前称为Amazon Kinesis Data Analytics）处理传感器数据。使用Apache Flink连接器将数据写入Amazon Timestream数据库。使用Timestream数据库作为数据源创建Grafana仪表板。

解析

在这个场景中，公司需要从传感器收集数据，并实时显示在制造设施的大屏幕上。考虑到最低延迟的要求，我们需要一个能够快速处理数据流并实时更新数据库的方案。选项A使用Amazon Managed Service for Apache Flink来处理传感器数据，并将数据写入Amazon Timestream数据库。由于Flink是专为实时数据处理设计的，并且Timestream数据库优化了时间序列数据的快速写入和查询，这个方案能够提供最低的延迟。选项B涉及S3桶的通知、Lambda函数和Aurora数据库，这增加了处理链的复杂性和延迟。选项C虽然也使用了Flink和Timestream，但引入了一个额外的Data Firehose交付流，这可能会增加延迟。选项D使用AWS Glue书签从S3桶读取数据，这可能不是实时读取的最佳选择，因为Glue主要用于批量数据处理。综上所述，选项A提供了从数据处理到实时显示的最低延迟路径，因此是正确答案。