Q80 — AWS SAA-C03 第14章

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Q1080. 一家公司拥有大量车辆，这些车辆都配备了互联网连接，可以向公司发送遥测数据.该公司每 5 分钟从车辆接收超过 100 万个数据点.该公司在机器学习 (ML) 应用程序中使用这些数据来预测车辆维护需求并预订零件.该公司根据捕获的数据生成可视化报告.该公司希望将遥测提取、处理和可视化工作负载迁移到 AWS.哪种解决方案可以满足这些要求?

• A. 使用 Amazon Timestream for LiveAnalytics 存储数据点.授予 Amazon SageMaker 访问数据进行处理的权限.使用 Amazon QuickSight 将数据可视化. ✓
• B. 使用 Amazon DynamoDB 存储数据点.使用 DynamoDB Connector 将数据从 DynamoDB 导入到 Amazon EMR 进行处理.使用 Amazon QuickSight 将数据可视化.
• C. 使用 Amazon Neptune 存储数据点.使用 Amazon Kinesis Data Streams 将数据从 Neptune 提取到 AWS Lambda 函数中进行处理.使用 Amazon QuickSight 将数据可视化.
• D. 使用 Amazon Timestream 为 LiveAnalytics 存储数据点.授予 Amazon SageMaker 访问数据进行处理的权限.使用 Amazon Athena 将数据可视化.

正确答案: A. 使用 Amazon Timestream for LiveAnalytics 存储数据点.授予 Amazon SageMaker 访问数据进行处理的权限.使用 Amazon QuickSight 将数据可视化.

解析

为了确定最适合将遥测提取、处理和可视化工作负载迁移到 AWS 的解决方案，适用于拥有大量车辆的公司，让我们根据提供的要求评估每个选项:要求回顾:该公司每 5 分钟从车辆接收超过 100 万个数据点.数据用于机器学习 (ML) 应用程序的预测和零件预订.根据捕获的数据生成可视化报告.期权分析:A. 使用 Amazon Timestream for LiveAnalytics 存储数据点.授予 Amazon SageMaker 访问数据进行处理的权限.使用 Amazon QuickSight 将数据可视化.优点:Amazon Timestream 专为时间序列数据而设计，非常适合车辆遥测.LiveAnalytics 允许实时查询和分析.Amazon SageMaker 是一项功能强大的 ML 服务，可以有效地处理和分析数据.Amazon QuickSight 提供了强大的数据可视化工具.适应性:该解决方案专为处理高频时间序列数据而定制，非常符合公司的遥测要求.它支持实时分析和 ML 处理以及可视化.B. 使用 Amazon DynamoDB 存储数据点.使用 DynamoDB Connector 将数据从 DynamoDB 导入到 Amazon EMR 进行处理.使用 Amazon QuickSight 将数据可视化.优点:DynamoDB 是一个高度可扩展的 NoSQL 数据库.Amazon EMR 提供用于大数据处理的托管 Hadoop 和 Spark 服务.