Uma empresa está desenvolvendo um jogo para dispositivos móveis que transmite atualizações de pontuação para um processador de backend e, em seguida, publica os resultados em um placar. A solução deve lidar com grandes picos de tráfego, processar as atualizações na ordem em que são recebidas, armazenar as atualizações processadas em um banco de dados de alta disponibilidade e minimizar a sobrecarga de gerenciamento. O que o arquiteto de soluções deve implementar?

Esta solução atende a todos os requisitos. O Amazon Kinesis Data Streams é ideal para lidar com grandes picos de tráfego e garantir a ordem das atualizações. O AWS Lambda processa os dados de forma serverless, minimizando a sobrecarga de gerenciamento e escalando automaticamente. O Amazon DynamoDB oferece um banco de dados NoSQL de alta disponibilidade e escalabilidade para armazenar as atualizações processadas. As outras opções são menos adequadas: Usar instâncias EC2 com Auto Scaling para processar Kinesis Data Streams ou SQS aumenta a sobrecarga de gerenciamento em comparação com o Lambda. O Amazon Redshift é um data warehouse analítico, não ideal para armazenamento transacional de alta disponibilidade. O Amazon SNS não garante a ordem das mensagens e o uso de um banco de dados SQL em EC2 aumenta a sobrecarga de gerenciamento e não oferece a mesma escalabilidade e alta disponibilidade do DynamoDB para este caso de uso. O Amazon SQS não garante a ordem das mensagens em um cenário de múltiplos consumidores e o Amazon RDS, embora seja um banco de dados relacional gerenciado, pode não escalar tão eficientemente quanto o DynamoDB para cargas de trabalho de alta taxa de gravação de jogos.