SAP-C02 第 241 题
题目
一家公司生产智能汽车。该公司使用定制应用程序来收集车辆数据。车辆使用 MQTT 协议连接到应用程序。该公司每 5 分钟处理一次数据。然后，该公司将车辆远程信息处理数据复制到本地存储。自定义应用程序分析这些数据以检测异常情况。发送数据的车辆数量不断增长。较新的车辆会产生大量数据。本地存储解决方案无法针对峰值流量进行扩展，从而导致数据丢失。公司必须对解决方案进行现代化改造并将解决方案迁移到 AWS 以解决扩展挑战。哪种解决方案能够以最少的运营开销满足这些要求？
选项
A. 使用 AWS IoT Greengrass 将车辆数据发送到 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)。创建 Apache Kafka 应用程序以将数据存储在 Amazon S3 中。使用 Amazon SageMaker 中的预训练模型来检测异常。
B. 使用 AWS IoT Core 接收车辆数据。配置规则以将数据路由到将数据存储在 Amazon S3 中的 Amazon Kinesis Data Firehose 传输流。创建一个 Amazon Kinesis Data Analytics 应用程序，该应用程序从传输流中读取数据以检测异常。
C. 使用 AWS IoT FleetWise 收集车辆数据。将数据发送到 Amazon Kinesis 数据流。使用 Amazon Kinesis Data Firehose 传输流将数据存储在 Amazon S3 中。使用 AWS Glue 中的内置机器学习转换来检测异常。
D. 使用 Amazon MQ for RabbitMQ 收集车辆数据。将数据发送到 Amazon Kinesis Data Firehose 传输流以将数据存储在 Amazon S3 中。使用 Amazon Lookout for Metrics 检测异常。
答案
B
解析
正确答案：B 解析： 题干关键点：最低运维开销、本地数据中心/混合架构、核心服务：S3, Kinesis, Config。 正确选项： B. 使用 AWS IoT Core 接收车辆数据。配置规则以将数据路由到将数据存储在 Amazon S3 中的 Amazon Kinesis Data Firehose 传输流。创建一个 Amazon Kinesis Data Analytics 应用程序，该应用程序从传输流中读取数据以检测异常。 选...