Uma aplicação usa uma função AWS Lambda (invocada via Amazon API Gateway) para armazenar dados em um banco de dados Amazon Aurora PostgreSQL. Durante a prova de conceito, a empresa aumentou as cotas do Lambda para lidar com grandes volumes de dados. Um arquiteto de soluções deve recomendar um design que melhore a escalabilidade e minimize o esforço de configuração. Qual solução atende a esses requisitos?

A solução de usar duas funções Lambda com uma fila SQS é a mais escalável e de menor esforço. A primeira função Lambda recebe os dados via API Gateway e os envia para uma fila SQS. A segunda função Lambda processa os dados da fila e os insere no Aurora PostgreSQL. Essa arquitetura desacopla a ingestão de dados do processamento, permitindo que a função de ingestão responda rapidamente e a função de processamento lide com picos de carga de forma assíncrona. O SQS oferece escalabilidade automática e resiliência, minimizando a necessidade de gerenciar cotas ou refatorar profundamente o código. Refatorar para EC2 com Tomcat é um esforço de configuração muito maior e não melhora inerentemente a escalabilidade em comparação com Lambda. Mudar para DynamoDB com DAX é uma refatoração significativa do banco de dados e do código, além de não ser uma solução para o problema de escalabilidade da função Lambda. Usar SNS para integrar as funções Lambda não é ideal para processamento assíncrono de mensagens, pois o SNS é um serviço de publicação/assinatura e não uma fila de mensagens durável para desacoplamento de carga.