Q2 — AWS SAA-C03 第1章

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Q2.一家自行车共享公司正在开发一种多层架构，以在高峰时段跟踪其自行车的位置.公司希望在其现有分析平台中使用这些数据点 解决方案架构师必须确定最可行的多层选项来支持该架构.数据点必须可从 REST API 访问.哪个操作满足存储和检索位置数据的这些要求?

正确答案: B. 将 Amazon API Gateway 与 AWS Lambda 结合使用

解析

为了确定共享单车公司存储和检索位置数据的最可行的多层选项，同时确保通过REST API的可访问性，让我们根据需求分析每个选项: A.将Amazon Athena与Amazon S3一起使用: 存储:Amazon S3为位置数据提供持久且可扩展的存储。查询:Amazon Athena支持使用标准SQL查询存储在S3中的数据，便于分析。REST API访问:然而，Athena并不是设计为直接公开用于数据检索的REST API。它主要是一个交互式查询服务。适用性:此选项对于直接使用REST API访问位置数据来说并不理想。B.将Amazon API Gateway与AWS Lambda一起使用: REST API: Amazon API Gateway提供了一个完全托管的服务来创建、发布、维护、监控和保护REST、HTTP和WebSocket API。无服务器后端:AWS Lambda可以用作API网关的后端，处理数据请求而无需管理服务器。数据存储和检索:位置数据的实际存储和检索将取决于Lambda如何与其他服务(例如S3、DynamoDB)集成以实现数据持久性。适用性:此选项提供了一个健壮且可扩展的解决方案，用于公开REST API以检索位置数据，并可灵活地与各种AWS服务集成以进行数据存储和处理。C.使用Amazon QuickSight和Amazon Redshift: 分析平台:Amazon QuickSight是一个云原生的、无服务器的BI服务，支持数据可视化和分析。数据仓库:Amazon Redshift是一个完全托管的、pb级的数据仓库服务。REST API访问:虽然QuickSight和Redshift在分析方面很强大，但它们并没有直接提供用于检索原始位置数据的REST API。适用性:此选项更适合于数据分析和可视化，而不是作为通过REST API存储和检索位置数据的直接解决方案。D.使用亚马逊API网关与亚马逊Kinesis数据分析: REST API:与选项B类似，Amazon API Gateway提供REST API功能。实时数据处理:Amazon Kinesis Data Analytics支持对流数据进行实时数据处理。适用性:虽然这个选项对于实时分析很有用，但是对于通过REST API简单地存储和检索位置数据来说，它可能是多余的，特别是在数据不需要实时处理的情况下。结论: 基于通过REST API存储和检索位置数据的需求，最可行的选择是: B.使用Amazon API Gateway和AWS Lambda。 此选项提供了可扩展且灵活的解决方案，可以通过REST API处理数据检索请求，并且可以与各种AWS服务集成以进行数据存储和处理。