Benutzer laden kleine Dateien in Amazon S3 hoch. Nach dem Hochladen muss jede Datei einmalig in JSON umgewandelt werden, um sie später analysieren zu können. Jede Datei muss nach dem Hochladen so schnell wie möglich verarbeitet werden. Die Nachfrage schwankt stark von hoch bis niedrig oder gar nicht. Welche Lösung erfüllt diese Anforderungen mit dem GERINGSTEN Betriebsaufwand?
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Richtige Antwort: Amazon S3 so konfigurieren, dass eine Ereignisbenachrichtigung an eine Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS)-Warteschlange gesendet wird. Eine AWS Lambda-Funktion verwenden, um aus der Warteschlange zu lesen und die Daten zu verarbeiten. Die resultierende JSON-Datei in Amazon DynamoDB speichern..
Warum dies die Antwort ist
Die korrekte Lösung nutzt S3-Ereignisbenachrichtigungen an SQS, um die Dateiuploads zu erfassen. AWS Lambda verarbeitet diese Nachrichten asynchron und wandelt die Dateien in JSON um. Dies ist ideal für schwankende Lasten, da Lambda serverlos ist und automatisch skaliert, was den Betriebsaufwand minimiert. DynamoDB ist eine gute Wahl für die Speicherung der JSON-Dateien, da es hoch skalierbar und performant ist. Die Option mit EMR ist zu komplex und teuer für kleine, einzelne Dateiverarbeitungen. EC2-Instanzen erfordern manuelles Skalieren und Management, was den Betriebsaufwand erhöht. Kinesis Data Streams ist für Echtzeit-Streaming großer Datenmengen konzipiert und für diesen Anwendungsfall überdimensioniert; außerdem ist Aurora für unstrukturierte JSON-Daten weniger geeignet als DynamoDB.
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