Q13 — AWS SCS-C02 第1章

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一家公司希望为其本地设备生成的日志创建日志分析解决方案。日志从设备收集到本地服务器上。该公司希望使用AWS服务执行近实时日志分析。该公司还希望将这些日志存储365天，以便后续进行模式匹配和子字符串搜索。

• A. 在本地服务器上安装Amazon Kinesis Agent，将日志发送至Amazon DynamoDB。在DynamoDB流上配置AWS Lambda触发器以执行近实时日志分析。定期将DynamoDB数据导出至Amazon S3。运行Amazon Athena查询以进行模式匹配和子字符串搜索。设置S3生命周期策略，在365天后删除日志数据。
• B. 在本地服务器上安装Amazon Managed Streaming for Apache Kafka（Amazon MSK）。创建MSK集群以收集流数据并在实时分析数据。将数据保留期设为365天，以持久存储日志供模式匹配和子字符串搜索。
• C. 在本地服务器上安装Amazon Kinesis Agent，将日志发送至Amazon Kinesis Data Firehose。将Amazon Managed Service for Apache Flink（以前称为Amazon Kinesis Data Analytics）配置为目标以进行实时处理。将日志存储在Amazon OpenSearch Service中以支持模式匹配和子字符串搜索。配置OpenSearch Service索引状态管理（ISM）策略，在365天后删除数据。 ✓
• D. 使用Amazon API Gateway和AWS Lambda将日志从本地服务器写入Amazon DynamoDB。在DynamoDB流上配置Lambda触发器以执行近实时日志分析。对DynamoDB数据运行Amazon Athena联合查询以进行模式匹配和子字符串搜索。设置TTL在365天后删除数据。

正确答案: C. 在本地服务器上安装Amazon Kinesis Agent，将日志发送至Amazon Kinesis Data Firehose。将Amazon Managed Service for Apache Flink（以前称为Amazon Kinesis Data Analytics）配置为目标以进行实时处理。将日志存储在Amazon OpenSearch Service中以支持模式匹配和子字符串搜索。配置OpenSearch Service索引状态管理（ISM）策略，在365天后删除数据。

解析

AWS服务集成方案中，实时流数据处理通常结合Kinesis、Lambda、Managed Flink等组件。Amazon OpenSearch Service（原Elasticsearch）提供全文检索、复杂查询（如正则表达式），适用于日志分析场景。根据AWS架构最佳实践，Kinesis Data Firehose可直接将流数据持久化到S3、Redshift或OpenSearch，无需自定义代码转换。索引生命周期管理（ISM）支持基于时间自动删除旧数据，替代手动维护。选项C通过托管服务组合实现了端到端的日志收集、实时处理和长期存储，其他方案在存储层（DynamoDB不适合复杂查询）、分析能力（MSK需自行处理流计算）或数据归档机制（Athena需额外ETL）存在更高开发复杂度。参考AWS白皮书《Analyzing Log Data》及服务文档中关于OpenSearch文本分析功能的说明。