Q26 — AWS SAP-C02 第3章

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Q251. 一家公司正在开发一种基因报告设备，该设备将收集基因组信息以帮助研究人员从多样化人群中收集大量数据样本。该设备每秒将8 KB的基因组数据推送到数据平台，该平台需要处理和分析数据并向研究人员提供信息。数据平台必须满足以下要求： - 提供入站基因组数据的近实时分析 - 确保数据灵活、并行且持久 - 将处理结果交付到数据仓库 解决方案架构师应使用哪种策略来满足这些要求？

• A. 使用Amazon Kinesis Data Firehose收集入站传感器数据，使用Kinesis客户端分析数据，并将结果保存到Amazon RDS实例。
• B. 使用Amazon Kinesis Data Streams收集入站传感器数据，使用Kinesis客户端分析数据，并通过Amazon EMR将结果保存到Amazon Redshift集群。 ✓
• C. 使用Amazon S3收集入站设备数据，使用Kinesis从Amazon SQS分析数据，并将结果保存到Amazon Redshift集群。
• D. 使用Amazon API Gateway将请求放入Amazon SQS队列，使用AWS Lambda函数分析数据，并通过Amazon EMR将结果保存到Amazon Redshift集群。

正确答案: B. 使用Amazon Kinesis Data Streams收集入站传感器数据，使用Kinesis客户端分析数据，并通过Amazon EMR将结果保存到Amazon Redshift集群。

解析

选项B是满足提供近实时分析、确保数据灵活、并行且持久以及将处理结果交付到数据仓库等要求的最佳策略。 解决方案使用Amazon Kinesis Data Streams收集入站传感器数据。可以使用Kinesis客户端分析数据，在实时处理和转换数据后通过Amazon EMR将结果保存到Amazon Redshift集群。 选项A使用Amazon Kinesis Data Firehose，用于更简单的数据摄取用例，不提供实时数据处理能力。选项C使用Amazon S3，用于存储对象而不是实时处理流数据。选项D使用API Gateway和SQS可能增加不必要的开销和延迟，且Lambda有15分钟的最大执行时间限制。