Uma empresa executa uma aplicação Web de mercado online no AWS. A aplicação serve centenas de milhares de utilizadores durante as horas de ponta. A empresa precisa de uma solução escalável e quase em tempo real para partilhar os detalhes de milhões de transacções financeiras com várias outras aplicações internas As transacções também precisam de ser processadas para remover dados sensíveis antes de serem armazenadas numa base de dados de documentos para recuperação de baixa latência. O que deve um arquiteto de soluções recomendar para satisfazer estes requisitos?
A. Armazenar os dados das transacções no Amazon DynamoDB Configurar uma regra no DynamoDB para remover dados sensíveis de cada transação após a escrita Utilizar o DynamoDB Streams para partilhar os dados das transacções com outras aplicações
B. Transmitir os dados das transacções para o Amazon Kinesis Data Firehose para armazenar dados no Amazon DynamoDB e no Amazon S3 Utilizar a integração do AWS Lambda com o Kinesis Data Firehose para remover dados sensíveis
C. Outras aplicações podem consumir os dados armazenados no Amazon S3
D. Transmitir os dados das transacções para os fluxos de dados do Amazon Kinesis Utilizar a integração do AWS Lambda para remover dados sensíveis de cada transação e, em seguida, armazenar os dados das transacções no Amazon DynamoDB Outras aplicações podem consumir os dados das transacções do fluxo de dados do Kinesis
E. Armazenar os dados das transacções em lote no Amazon S3 como ficheiro
F. Utilizar o AWS Lambda para processar cada ficheiro e remover dados sensíveis antes de atualizar os ficheiros no Amazon S3 A função Lambda armazena depois os dados no Amazon DynamoDBOutras aplicações podem consumir ficheiros de transação armazenados no Amazon S3