Q28 — AWS DEA-C01 第1章

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一名数据工程师必须管理实时流式数据向AWS的摄取。该工程师希望对传入的流式数据执行实时分析，包括最多30分钟时间窗口内的基于时间的聚合运算。该工程师需要一个高容错性的解决方案。 以下哪种解决方案能以最低运维开销满足这些要求？

• A. 使用一个AWS Lambda函数，该函数包含业务逻辑和分析逻辑，对Amazon Kinesis Data Streams中的数据执行最多30分钟时间窗口的基于时间的聚合。
• B. 使用Amazon Managed Service for Apache Flink（此前称为Amazon Kinesis Data Analytics）分析可能偶尔包含重复项的数据，支持多种聚合类型。
• C. 使用一个AWS Lambda函数，该函数包含业务逻辑和分析逻辑，基于事件时间戳对最多30分钟翻滚窗口（tumbling window）执行聚合。
• D. 使用Amazon Managed Service for Apache Flink（此前称为Amazon Kinesis Data Analytics）分析数据，支持多种聚合类型，以在最多30分钟的时间窗口内执行基于时间的分析。 ✓

正确答案: D. 使用Amazon Managed Service for Apache Flink（此前称为Amazon Kinesis Data Analytics）分析数据，支持多种聚合类型，以在最多30分钟的时间窗口内执行基于时间的分析。

解析

Amazon Managed Service for Apache Flink（原Amazon Kinesis Data Analytics）专为实时流数据分析设计，具备高容错性、自动扩缩容及内置状态管理能力。针对需在长达30分钟窗口内执行基于时间聚合的实时分析场景，该托管服务相较AWS Lambda更高效、更可靠——Lambda缺乏原生状态管理与精确一次（exactly-once）语义保障，且在长窗口聚合中难以维护时间窗口状态与水印机制。选项D明确涵盖所需功能（多类型聚合、30分钟时间窗口分析），且运维开销最低。因此，正确答案为D。