Uma aplicação conteinerizada é executada em instâncias EC2 com IPs públicos. O Apache Kafka é auto-hospedado nessas instâncias EC2, e o PostgreSQL foi migrado para o Amazon RDS para PostgreSQL. A empresa espera um aumento nos pedidos para o lançamento de um produto. Quais mudanças arquitetônicas reduzirão a sobrecarga operacional e suportarão o aumento da carga?

A opção correta oferece a solução mais abrangente para reduzir a sobrecarga operacional e escalar. Executar a aplicação no Amazon EKS com AWS Fargate elimina a necessidade de gerenciar instâncias EC2 subjacentes, reduzindo a sobrecarga operacional e permitindo o autoescalonamento eficiente. O Application Load Balancer distribui o tráfego. Adicionar réplicas de leitura ao RDS PostgreSQL melhora o desempenho de leitura e a escalabilidade do banco de dados. Substituir o Kafka auto-hospedado pelo Amazon MSK (Managed Streaming for Apache Kafka) elimina a complexidade de gerenciar um cluster Kafka, aproveitando um serviço totalmente gerenciado. Hospedar conteúdo estático no Amazon S3 com CloudFront melhora a performance e a disponibilidade, além de reduzir a carga sobre a aplicação principal. As outras opções são menos ideais porque: A primeira opção mantém o Kafka auto-hospedado, o que não reduz a sobrecarga operacional. A segunda opção mantém o Kafka auto-hospedado e não aborda a escalabilidade de leitura do banco de dados de forma tão eficaz quanto as réplicas de leitura para um aumento de pedidos. A terceira opção, embora melhore o gerenciamento do Kafka e do banco de dados, ainda exige o gerenciamento de instâncias EC2 para o cluster Kubernetes, o que não reduz a sobrecarga operacional tanto quanto o Fargate.