あるSaaS企業は、数千のカスタマー環境からアプリケーションメトリクス（CPU使用率、メモリ使用率、レイテンシー、エラー率）をリアルタイムで収集・分析するモニタリングプラットフォームを構築しています。以下の要件があります。 ・毎分数百万件のデータポイントを取り込む ・直近データ（ホット）から古いデータ（コスト効率の高いストレージ）への自動ライフサイクル管理 ・移動平均・変化率・補完などの時系列関数を使った分析クエリ ・インフラ管理不要のサーバーレスアーキテクチャ ・過去1時間・1日・30日などの時間窓でのトレンド分析 この要件を最も効果的に満たすAWSデータストアはどれですか？
Amazon Timestream は時系列データに特化したサーバーレスのフルマネージドデータベースサービスです。メモリストア（直近データへの高速アクセス向け）とマグネティックストア（長期保存の低コスト向け）の2層構造により、保存ポリシーを設定するだけでデータのライフサイクルを自動管理できます。time_bucket()、rate()、interpolate() などの組み込み時系列関数を標準で提供しており、移動平均や変化率・補完の計算をSQLライクなクエリで実行できます。サーバーレスアーキテクチャにより自動スケーリングし、毎分数百万件の取り込みにも対応します。 選択肢BのAmazon DynamoDBはTTLによりデータを自動削除できますが、ホット/コールドティアへの2層ストレージ管理ではありません。移動平均・補完などの時系列分析関数が組み込みでなく、カスタムアプリケーションロジックが必要になります。 選択肢CのAmazon Redshiftは優れたOLAP分析ウェアハウスですが、高頻度の時系列データ取り込みには最適化されておらず、自動ストレージティアリング機能もありません。クラスターのプロビジョニング・管理が必要で、インフラ管理不要という要件を満たしません。 選択肢DのAmazon OpenSearch Serviceはログ分析や全文検索に優れますが、メモリ/マグネティックの自動2層ティアリングや interpolate()・rate() などの専用時系列関数を持たないため、この要件には最適ではありません。