AWS Kinesis Data Streams与Amazon Redshift结合解决金融公司股票数据分析需求

在AWS上满足金融服务业公司对每日股票交易数据处理的需求是关键。该公司需要一个解决方案，能够实时将交易所的交易数据流式传输到数据存储，并支持偶尔的SQL数据修改操作，同时确保低延迟的复杂分析查询执行。此外，该解决方案还需要提供一个商业智能仪表板，用于展示股票价格异常中的主要贡献者。 选项A建议使用Amazon Kinesis Data Firehose将数据流式传输到Amazon S3，然后利用Amazon Athena作为Amazon QuickSight的数据源来创建业务洞察仪表板。虽然这种方式可以实现实时数据传输和查询分析，但可能不适合直接处理复杂的SQL修改，因为Kinesis Data Firehose主要用于不可变数据流，且不支持实时SQL更新。 选项B提出使用Amazon Kinesis Data Streams将数据直接发送到Amazon Redshift，这是一个关系数据库服务，适合处理结构化的大量数据并支持SQL查询。通过将Redshift作为Amazon QuickSight的数据源，可以创建业务洞察仪表板，这符合实时性和查询性能的要求，同时能处理SQL操作。然而，如果对实时分析有严格需求，可能会因为Redshift的查询延迟而略逊一筹。 选项C与选项B类似，只是将Amazon Kinesis Data Firehose替换为Amazon Redshift。这依然保持了实时数据传输和SQL查询能力，但由于Kinesis Data Firehose通常用于静态数据加载，它可能不是最优选择，特别是对于需要频繁修改的数据。 选项D同样使用Amazon Kinesis Data Streams，没有明确提及是否连接到Amazon Redshift，因此可能意味着直接将数据推送到其他非关系型数据库或数据仓库，这可能不利于满足复杂分析查询和低延迟的要求。 考虑到公司的具体需求——实时数据流、SQL修改、低延迟分析和商业智能仪表板，最合适的解决方案是**B. 使用Amazon Kinesis Data Streams将数据流式传输到Amazon Redshift，并利用Amazon Redshift作为Amazon QuickSight的数据源创建业务洞察仪表板**。这样可以保证数据的实时性、复杂查询处理以及所需的灵活性。Amazon Redshift的SQL支持允许对数据进行修改，并且其作为数据仓库，可以提供快速的数据查询，以显示股票价格异常的重要影响因素。