主要观点：企业依赖数据，但需有效摄取，AWS 提供丰富摄取服务，选择需根据多种因素，不同行业场景有不同服务选择。
关键信息：

• 数据摄取是现代数据基础设施的前门，组织需构建可扩展、安全且专用的摄取管道。
• 选择摄取服务需考虑数据类型（结构化、半结构化、非结构化）、延迟要求（实时、近实时、批处理）、数据量（高、中、突发）、数据源（本地、云原生、物联网设备、SaaS 平台）、所需处理（轻量级丰富、验证、清洗）、合规需求等。
• 不同行业场景如零售（实时库存和个性化）、医疗（安全实验室数据摄取和合规）、金融服务（实时欺诈检测和分析）、制造业和物联网（预测性维护和自动化）、媒体和娱乐（个性化内容和分析），各有其设计考虑问题和 AWS 服务选择。
• 总结了不同设计考虑因素对应的 AWS 服务及选择原因，如根据数据类型选 Kinesis、Transfer Family 等，根据延迟要求选实时或批处理服务等。
  重要细节：
• 如零售场景中，全球零售链需整合 POS 交易和点击流数据，处理供应商库存文件，选择 Kinesis 处理高流速流数据，Lambda 进行交易丰富等。
• 医疗场景中，全国医疗提供商接收实验室结果并处理，选择 Transfer Family 进行加密 SFTP 摄取，Glue 进行数据清洗等。
• 金融服务场景中，全球银行处理大量交易需实时检测欺诈，选择 Kinesis 处理实时交易流等。
• 制造业和物联网场景中，制造商处理物联网设备数据，选择 Kinesis 处理传感器数据等。
• 媒体和娱乐场景中，全球流媒体服务处理用户交互数据，选择 Kinesis 处理点击流数据等。