Ein Unternehmen betreibt eine IoT-Lösung mit Millionen von Heimsensoren in den Vereinigten Staaten. Die Sensoren verwenden MQTT, um Daten an einen benutzerdefinierten MQTT-Broker auf einer einzelnen EC2-Instanz zu senden. Die Sensoren verbinden sich mit dem Broker unter iot.example.com (Route 53). Der Broker schreibt Daten in DynamoDB. Der Broker war mehrfach überlastet, was zu Datenverlust führte. Welche Lösung verbessert die Zuverlässigkeit und erfüllt die Anforderungen?

Die korrekte Antwort ist die Verwendung von AWS IoT Core. AWS IoT Core ist ein vollständig verwalteter Dienst, der speziell für die Aufnahme und Verarbeitung von IoT-Daten in großem Maßstab entwickelt wurde. Er bietet die erforderliche Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit, um Millionen von Sensoren zu unterstützen und Datenverlust zu vermeiden. Die Konfiguration eines benutzerdefinierten Domänennamens und die Aktualisierung des Route 53-Eintrags auf den AWS IoT Core Data-ATS-Endpunkt ermöglicht eine nahtlose Migration. Eine AWS IoT-Regel kann direkt konfiguriert werden, um die Daten in DynamoDB zu speichern, was die Architektur vereinfacht und die Effizienz erhöht. Die anderen Optionen sind weniger geeignet: Ein ALB mit Auto Scaling für einen benutzerdefinierten MQTT-Broker bietet zwar Skalierbarkeit, ist aber komplexer zu verwalten als IoT Core und erfordert weiterhin die Wartung des Brokers. MQTT ist ein Layer-7-Protokoll, aber ALBs sind nicht direkt für MQTT optimiert und erfordern möglicherweise zusätzliche Konfigurationen. Ein NLB mit Global Accelerator verbessert die Netzwerkleistung, löst aber nicht das zugrunde liegende Problem der Überlastung des einzelnen MQTT-Brokers oder dessen Skalierbarkeitsprobleme. AWS IoT Greengrass ist für Edge-Computing konzipiert und nicht für die zentrale Aufnahme von Daten von Millionen von Heimsensoren in der Cloud.