Um varejista coleta registros de compras de 20.000 lojas e os envia para o Amazon S3 usando o Amazon Kinesis Data Firehose. Cada loja executa um pequeno aplicativo de servidor que transmite os dados pela internet. Os dados são usados para retreinar um modelo de machine learning diariamente. A equipe de ciência de dados identificou campos existentes que devem ser combinados em novos atributos antes do treinamento. Qual mudança produzirá os registros transformados adicionando a menor sobrecarga operacional?

A opção correta é criar uma função AWS Lambda e configurá-la para ser invocada pelo Kinesis Data Firehose para transformação de dados. Esta abordagem é a mais eficiente operacionalmente porque o Kinesis Data Firehose gerencia a invocação da Lambda automaticamente, sem a necessidade de provisionar ou gerenciar servidores. A Lambda é escalável e sem servidor, ideal para processar os dados em tempo real à medida que chegam, antes de serem armazenados no S3. As outras opções envolvem maior sobrecarga operacional. Um cluster Amazon EMR requer gerenciamento de infraestrutura e agendamento, aumentando a complexidade. Implantar um Amazon S3 File Gateway em cada uma das 20.000 lojas é inviável e extremamente complexo. Provisionar uma frota de instâncias Amazon EC2 também exige gerenciamento de servidores e um cron job, o que é menos eficiente do que a solução sem servidor da Lambda com Firehose.