Ein Social-Media-Unternehmen ermöglicht es Benutzern, Bilder in eine in AWS gehostete Anwendung hochzuladen. Die Bilder müssen automatisch für mehrere Gerätetypen in der Größe angepasst werden. Der Traffic ist über den Tag verteilt unvorhersehbar. Das Unternehmen möchte eine hochverfügbare Lösung, die die Skalierbarkeit maximiert. Was sollte ein Solutions Architect implementieren?

Die korrekte Lösung nutzt Amazon S3 für die statische Website und die Speicherung der Bilder, was hochverfügbar und skalierbar ist. AWS Lambda ist ideal für die ereignisgesteuerte Bildgrößenänderung, da es serverlos ist, automatisch skaliert und nur bei Bedarf Kosten verursacht, was perfekt für unvorhersehbaren Traffic ist. Die Option mit CloudFront und Step Functions ist weniger geeignet, da Step Functions eher für komplexe Workflows als für einfache Bildverarbeitung gedacht ist und RDS nicht für die Speicherung von Binärdaten wie Bildern optimiert ist. Eine EC2-Instanz für die Bildgrößenänderung bietet nicht die gleiche Skalierbarkeit und Serverlosigkeit wie Lambda. Ein ECS-Cluster mit SQS und einer EC2-Instanz ist zwar skalierbar, aber komplexer und teurer als die Lambda-Lösung für diesen Anwendungsfall.