一家公司构建了一个图像分析应用程序，用户可以上传照片并选择相框。目前，该应用程序使用单个 Amazon EC2 实例和 Amazon DynamoDB 存储元数据。用户流量随时间变化很大，并发用户数量也将增长。公司必须确保应用程序能够扩展以满足需求。哪种解决方案符合这些要求？

正确答案是使用 AWS Lambda 处理照片，将照片存储在 Amazon S3 中，并保留 DynamoDB 存储元数据。这种方案利用了AWS的无服务器和托管服务，能够自动扩展以应对用户流量的剧烈变化和并发用户增长。Lambda函数可以根据请求量自动扩缩容，处理图像分析任务；Amazon S3提供高可用、高持久性和无限扩展的对象存储，非常适合存储照片文件；DynamoDB作为无服务器的NoSQL数据库，能够轻松处理高并发的元数据读写操作。 其他选项不符合要求： 将照片和元数据都存储在DynamoDB中不合适，因为DynamoDB不适合存储大文件（如照片），且成本会非常高。 使用Amazon Kinesis Data Firehose主要用于流数据摄取和传输，不直接用于处理照片或存储文件，也不是应用程序的核心处理组件。 简单增加EC2实例数量并使用EBS卷虽然能提供一定扩展性，但EC2实例仍需手动管理扩缩容，且EBS卷的存储容量和IOPS有上限，不如S3和DynamoDB的无服务器方案更具弹性。