Uma empresa está migrando sua plataforma de IoT on-premises para a AWS. A plataforma consiste em: um cluster MongoDB que armazena dados de IoT coletados e processados; um aplicativo que usa MQTT para pesquisar dispositivos a cada 5 minutos; jobs periódicos que geram relatórios (os jobs são executados de 120 a 600 segundos); e um aplicativo web público que serve os relatórios. A empresa deseja reduzir a sobrecarga operacional, mantendo o desempenho. Qual combinação de etapas fornece a solução necessária com a MENOR sobrecarga operacional? (Escolha três.)

Migrar o cluster MongoDB para o Amazon DocumentDB (com compatibilidade com MongoDB) reduz a sobrecarga operacional, pois o DocumentDB é um serviço totalmente gerenciado, eliminando a necessidade de gerenciar a infraestrutura do banco de dados. Conectar dispositivos ao AWS IoT Core e usar regras do AWS IoT para acionar funções Lambda para processamento de mensagens é uma solução escalável e gerenciada para a ingestão e processamento de dados de IoT, substituindo o aplicativo MQTT. Criar máquinas de estado do AWS Step Functions com tarefas Lambda para gerar relatórios e armazená-los no Amazon S3, servidos por CloudFront, oferece uma solução sem servidor e de baixo custo para a geração e distribuição de relatórios, minimizando a sobrecarga operacional em comparação com a manutenção de servidores para essa finalidade. As opções incorretas aumentam a sobrecarga operacional: Usar uma função Lambda para se conectar diretamente a dispositivos IoT não é a abordagem padrão para ingestão de dados IoT e pode ser menos eficiente que o IoT Core. Implantar um cluster Amazon EKS em instâncias EC2 para relatórios introduz complexidade e sobrecarga de gerenciamento de Kubernetes. Migrar o cluster MongoDB para instâncias do Amazon EC2 mantém a sobrecarga de gerenciamento do banco de dados, pois o EC2 exige que o usuário gerencie o sistema operacional e o software do banco de dados.