状態を保持するストリーム集計基盤の選定

ア(誤り):蓄積後のバッチ的な分析であり、サブ秒の継続的なストリーム検知の条件に合わない。 イ(誤り):クローラーはカタログの収集であり、状態付きストリーム処理エンジンではない。 ウ:Amazon Managed Service for Apache Flinkは、ストリーミングデータに対してSQLやJava/Scalaで低レイテンシーなステートフルリアルタイム処理・複雑イベント処理(CEP)を実行できる完全マネージド型エンジンである。 エ(誤り):配信のバッファリングと、継続的な状態付きストリーム集計は異なる。

Amazon Kinesis Data Streamsで継続的に取り込まれるIoTセンサーデータに対して、サブ秒(ミリ秒単位)のレイテンシーでスライディングウィンドウ集計を実行し、異常値を即座に検知してアラートを出力したい。完全マネージドなステートフルストリーム処理エンジンとして、最も適切なサービスを1つ選択してください。

出典AWS非公式・オリジナル問題
ア
Amazon Athenaで、S3へ配信したログを一時間ごとに集計する
イ
AWS Glueクローラーだけを使い、ウィンドウの状態と集計結果を継続更新する
ウ
Amazon Managed Service for Apache Flink(旧Kinesis Data Analytics)
エ
Amazon Data FirehoseのS3配信バッファーだけで、状態を保持するスライディングウィンドウ集計を行う