Uma empresa executa um aplicativo personalizado em instâncias EC2 em um grupo do Auto Scaling que processa registros por meio de várias etapas sequenciais e que exigem muita computação. Cada etapa leva até 5 minutos. Atualmente, se alguma etapa falhar, o registro inteiro deve ser reprocessado desde o início. A empresa deseja reprocessar apenas as etapas com falha com o mínimo de sobrecarga operacional. Qual é a arquitetura mais eficiente operacionalmente para atender a isso?

A opção correta é usar o AWS Step Functions. Ele é ideal para orquestrar fluxos de trabalho complexos e sequenciais, permitindo definir cada etapa como uma tarefa separada. Se uma etapa falhar, o Step Functions pode retomar o processamento a partir dessa etapa específica, evitando o reprocessamento completo e minimizando a sobrecarga operacional. As funções AWS Lambda são perfeitas para executar a lógica de processamento de cada etapa de forma serverless e escalável. As outras opções são menos eficientes: Usar S3, SNS e EC2 introduz complexidade e gerenciamento de infraestrutura desnecessários para a orquestração do fluxo de trabalho. Refatorar para Fargate e ter o contêiner se invocando para passar o estado é uma abordagem menos robusta para orquestração de fluxo de trabalho do que o Step Functions, que gerencia o estado e as transições de forma nativa. Kinesis e Lambda são ótimos para processamento de streaming em tempo real, mas não oferecem a orquestração de fluxo de trabalho passo a passo e o gerenciamento de estado que o Step Functions proporciona para reprocessamento de etapas específicas.