Um aplicativo de streaming quase em tempo real de uma empresa na AWS ingere dados e executa um trabalho que leva 30 minutos para ser concluído. A carga de trabalho geralmente sofre de alta latência devido a grandes volumes de dados de entrada. Um arquiteto de soluções precisa de um design escalável e sem servidor para melhorar o desempenho. Qual combinação de etapas o arquiteto deve seguir? (Escolha duas.)

O Amazon Kinesis Data Firehose é a melhor opção para ingestão de dados quase em tempo real, pois é um serviço totalmente gerenciado e sem servidor que escala automaticamente para lidar com grandes volumes de dados, abordando o problema de alta latência. O AWS Fargate com Amazon ECS é ideal para o processamento de dados, pois oferece um ambiente de computação sem servidor para contêineres, eliminando a necessidade de gerenciar servidores e permitindo que o trabalho de 30 minutos seja executado de forma escalável e eficiente. O AWS Lambda com Step Functions seria uma opção para processamento sem servidor, mas o tempo limite padrão do Lambda (15 minutos) é menor do que os 30 minutos necessários para o trabalho, tornando-o inadequado sem configurações adicionais complexas. O AWS DMS é para migração de banco de dados, não para ingestão de streaming. Instâncias EC2 em um Auto Scaling Group não são uma solução sem servidor, o que vai contra um dos requisitos do problema.