あるハイテク企業が、数千台のIoTデバイスからのセンサーデータをリアルタイムで収集・分析するシステムを設計しています。データは順序通りに処理される必要があり、分析結果は即座にダッシュボードに反映されなければなりません。どの構成が適していますか？
Kinesis Data Streamsが「データの順序性」を保証しつつリアルタイムのストリーム処理を可能にします。Amazon Managed Service for Apache Flink（2023年8月にKinesis Data Analyticsから改称。Apacheのストリーム処理フレームワークFlinkをマネージドで提供するサービス）を組み合わせることで、低レイテンシで分析を実行し、結果をDynamoDBのような高速なNoSQLに保存して即座にダッシュボードへ反映できます。 選択肢A のSQS FIFOキューは高スループット環境（数千台のデバイス）ではメッセージ数制限が課題となり、Lambda単体ではリアルタイムの継続的ストリーム分析機能を持ちません。 選択肢C は1分間隔のバッチ処理となるため「即座に」反映するという要件を満たせません。 選択肢D はSNSがメッセージの順序性を保証しないため、データを順序通りに処理する要件に対応できません。