一家公司在 AWS 上运行在线市场 Web 应用程序。该应用程序服务于数百在高峰时段有成千上万的用户。公司需要可扩展的近实时解决方案与其他几个内部应用程序共享数百万笔金融交易的详细信息还需要处理事务以删除敏感数据,然后再将其存储在用于低延迟检索的文档数据库。解决方案架构师应该推荐什么来满足这些要求?

【多选题】
A 将交易数据存储到 Amazon DynamoDB 在 DynamoDB 中设置规则以删除写入时每个事务的敏感数据使用 DynamoDB Streams 共享与其他应用程序的交易数据
B 将交易数据流式传输到 Amazon Kinesis Data Firehose 以将数据存储在 AmazonDynamoDB 和 Amazon S3 使用 AWS Lambda 与 Kinesis Data Firehose 的集成来删除敏感数据。其他应用程序可以使用存储在 Amazon S3 中的数据
C 将交易数据流式传输到 Amazon Kinesis Data Streams 使用 AWS Lambda 集成从每笔交易中删除敏感数据,然后将交易数据存储在亚马逊DynamoDB 其他应用程序可以使用 Kinesis 数据流中的事务数据。
D 将批量交易数据作为文件存储在 Amazon S3 中。使用 AWS Lambda 处理每个文件并在更新 Amazon S3 中的文件之前删除敏感数据 然后 Lambda 函数将数据存储在 Amazon DynamoDB 中 其他应用程序可以使用存储在亚马逊 S3。

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