Die Near-Real-Time-Streaming-Anwendung eines Unternehmens auf AWS nimmt Daten auf und führt einen Job aus, dessen Ausführung 30 Minuten dauert. Die Workload leidet häufig unter hoher Latenz aufgrund großer eingehender Datenmengen. Ein Solutions Architect benötigt ein skalierbares, serverloses Design, um die Leistung zu verbessern. Welche Kombination von Schritten sollte der Architekt unternehmen? (Wählen Sie zwei.)

Amazon Kinesis Data Firehose ist eine gute Wahl für die Aufnahme von Daten im Near-Real-Time-Streaming, da es vollständig verwaltet, serverlos und hochskalierbar ist, um große Datenmengen zu verarbeiten. Dies hilft, die Latenz bei hohem Datenaufkommen zu reduzieren. AWS Fargate mit Amazon ECS bietet eine serverlose Container-Orchestrierung, die es ermöglicht, den 30-minütigen Verarbeitungsjob in Containern auszuführen, die automatisch skaliert werden können, um die Workload zu bewältigen und die Leistung zu verbessern, ohne sich um die Serververwaltung kümmern zu müssen. AWS Lambda mit AWS Step Functions ist weniger geeignet für einen Job, der 30 Minuten dauert, da Lambda-Funktionen eine maximale Ausführungszeit von 15 Minuten haben. AWS Database Migration Service (AWS DMS) ist für die Migration von Datenbanken konzipiert, nicht für die allgemeine Aufnahme von Streaming-Daten. Amazon EC2-Instances in einer Auto Scaling-Gruppe sind zwar skalierbar, aber nicht serverlos und erfordern mehr Verwaltungsaufwand als Fargate.