Die Matratzensensoren eines IoT-Unternehmens laden pro Nacht etwa 2 MB Daten pro Matratze in einen Amazon S3-Bucket hoch. Die Daten jeder Matratze müssen so schnell wie möglich verarbeitet und zusammengefasst werden. Die Verarbeitung erfordert 1 GB Arbeitsspeicher und ist innerhalb von 30 Sekunden abgeschlossen. Welche Lösung erfüllt diese Anforderungen am kostengünstigsten?

AWS Lambda ist die kostengünstigste Lösung, da es ereignisgesteuert ist und nur bei Bedarf ausgeführt wird, wenn neue Daten in S3 hochgeladen werden. Die Verarbeitungsanforderungen (1 GB Speicher, 30 Sekunden Laufzeit) passen gut zu den Lambda-Grenzwerten. Ein Python-Skript ist für die Datenverarbeitung geeignet. AWS Glue ist ein ETL-Dienst, der für größere, komplexere Datenpipelines und Batch-Verarbeitung optimiert ist, was für 2 MB pro Matratze überdimensioniert und teurer wäre. Amazon EMR ist ein Big-Data-Framework, das für massive Datenmengen und komplexe Analysen konzip ist und für diesen Anwendungsfall ebenfalls zu teuer und überdimensioniert wäre.