A.將每個(gè)記錄放入Amazon Kinesis數(shù)據(jù)流中。使用AWS Lambda函數(shù)將每個(gè)記錄寫(xiě)入帶有前綴的Amazon S3中的對(duì)象,該前綴按小時(shí)組織記錄并哈希記錄的鍵。分析來(lái)自Kinesis Data Streams的最新數(shù)據(jù)和來(lái)自Amazon S3的歷史數(shù)據(jù)
B.將每個(gè)記錄放入Amazon Kinesis數(shù)據(jù)流中。設(shè)置Amazon Kinesis Data Firehouse以從流中讀取記錄并將它們分組為Amazon S3中的對(duì)象。分析來(lái)自Kinesis Data Streams的最新數(shù)據(jù)和來(lái)自Amazon S3的歷史數(shù)據(jù)
C.將每條記錄放入Amazon DynamoDB表中。通過(guò)查詢(xún)表來(lái)分析最近的數(shù)據(jù)。使用連接到DynamoDB流的AWS Lambda函數(shù)將記錄分組在一起,將它們寫(xiě)入Amazon S3中的對(duì)象,然后從DynamoDB表中刪除記錄。分析DynamoDB表中的最新數(shù)據(jù)和Amazon S3中的歷史數(shù)據(jù)
D.將每個(gè)記錄放入帶有前綴的Amazon S3中的對(duì)象中,該前綴按小時(shí)組織記錄并哈希記錄的鍵。使用S3生命周期管理將對(duì)象轉(zhuǎn)換為S3很少訪(fǎng)問(wèn)的存儲(chǔ),以降低存儲(chǔ)成本。通過(guò)訪(fǎng)問(wèn)Amazon S3中的數(shù)據(jù)來(lái)分析最新數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)