Uma empresa desenvolveu um aplicativo de análise de imagens onde os usuários fazem upload de fotos e selecionam molduras. Atualmente, ele usa uma única instância do Amazon EC2 e o Amazon DynamoDB para metadados. O tráfego de usuários varia significativamente ao longo do dia e o número de usuários simultâneos aumentará. A empresa deve garantir que o aplicativo possa escalar para atender à demanda. Qual solução atende a esses requisitos?

A solução correta utiliza AWS Lambda para processamento de fotos, Amazon S3 para armazenamento de fotos e mantém o DynamoDB para metadados. O Lambda é ideal para processamento de imagens sob demanda, escalando automaticamente com o tráfego sem a necessidade de gerenciar servidores. O Amazon S3 oferece armazenamento de objetos altamente durável, escalável e de baixo custo, perfeito para fotos. O DynamoDB continua sendo uma escolha robusta para metadados, fornecendo escalabilidade e baixa latência. A opção de usar Lambda e armazenar tudo no DynamoDB é inviável, pois o DynamoDB não é adequado para armazenar objetos grandes como fotos. O Kinesis Data Firehose é para streaming de dados, não para processamento de imagens ou armazenamento de objetos. Aumentar o número de instâncias EC2 e usar EBS io2 é uma solução menos elástica e mais cara, exigindo gerenciamento manual de escalabilidade e não otimizando o armazenamento de fotos.