Q22 — AWS DEA-C01 第1章

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某公司希望实现实时分析能力。该公司希望使用Amazon Kinesis Data Streams和Amazon Redshift以每秒数GB的速度摄取和处理流式数据，并希望通过现有商业智能（BI）和分析工具获取近实时洞察。 哪种解决方案能以最少的运维开销满足这些要求？

• A. 使用Kinesis Data Streams将数据暂存至Amazon S3，再通过COPY命令将S3中的数据直接加载至Amazon Redshift，使数据立即可用于实时分析。
• B. 直接通过SQL查询访问Kinesis Data Streams中的数据，在流上创建物化视图，并定期刷新以查询最新流数据。
• C. 在Amazon Redshift中创建外部模式，将Kinesis Data Streams数据映射为Redshift对象，并创建物化视图读取流数据，设置物化视图自动刷新。 ✓
• D. 将Kinesis Data Streams连接至Amazon Kinesis Data Firehose，使用Firehose将数据暂存至Amazon S3，再通过COPY命令将S3数据加载至Amazon Redshift表中。

正确答案: C. 在Amazon Redshift中创建外部模式，将Kinesis Data Streams数据映射为Redshift对象，并创建物化视图读取流数据，设置物化视图自动刷新。

解析

选项C是较优解：Amazon Redshift通过外部模式（External Schema）集成Kinesis Data Streams，并结合自动刷新的物化视图（Materialized View），可实现低延迟、近实时的数据可见性，且无需管理中间存储（如S3）或额外服务（如Firehose），运维开销最小。选项A和D均引入S3暂存环节，增加架构复杂性、延迟及故障点；选项B中直接SQL查询Kinesis流缺乏内置支持，且手动刷新物化视图难以可靠处理每秒GB级吞吐，易导致数据丢失或一致性问题。因此，选项C是唯一满足低运维开销与近实时分析要求的方案。