一家公司正在开发一款手机游戏，该游戏将分数更新流式传输到后端处理器，然后将结果发布到排行榜。该解决方案必须能够处理大的流量高峰，按接收顺序处理更新，将处理后的更新存储在高可用性数据库中，并最大限度地减少管理开销。解决方案架构师应该实施什么？

正确答案利用了无服务器和托管服务来满足所有要求。Kinesis Data Streams 提供高吞吐量、按顺序处理和处理流量高峰的能力。AWS Lambda 无服务器地处理 Kinesis 流中的数据，自动扩展且无需管理服务器。Amazon DynamoDB 是一个高可用、可扩展的 NoSQL 数据库，非常适合存储游戏排行榜数据，且管理开销极低。 其他选项的不足之处在于： 使用 EC2 实例处理 Kinesis 流会增加管理开销，并且不如 Lambda 响应流量高峰那样高效。Amazon Redshift 是数据仓库服务，不适合作为实时排行榜的事务性数据库。 Amazon SNS 不保证消息的顺序处理，这对于分数更新至关重要。将 SQL 数据库运行在 EC2 上会增加管理负担。 Amazon SQS 队列虽然可以处理流量高峰，但其标准队列不保证严格的顺序，而 FIFO 队列的吞吐量限制可能不适合高流量游戏。使用 EC2 实例处理 SQS 队列同样会增加管理开销。