Ein Unternehmen hat zwei Anwendungen: einen Sender, der Nachrichten mit zu verarbeitenden Payloads sendet, und eine Verarbeitungsanwendung, die diese Payloads empfängt und verarbeitet. Der Sender sendet etwa 1.000 Nachrichten pro Stunde. Die Verarbeitung von Nachrichten kann bis zu 2 Tage dauern; fehlgeschlagene Nachrichten müssen aufbewahrt werden, damit sie die Verarbeitung anderer Nachrichten nicht blockieren. Welche Lösung erfüllt diese Anforderungen und ist am betriebseffizientesten?

Die Integration von Sender- und Prozessoranwendungen mit Amazon SQS ist die betriebseffizienteste Lösung. SQS ist ein vollständig verwalteter Warteschlangendienst, der die Entkopplung von Anwendungen ermöglicht und Nachrichten zuverlässig speichert. Die Konfiguration einer Dead-Letter Queue (DLQ) ist entscheidend, um Nachrichten, deren Verarbeitung fehlschlägt, zu isolieren, ohne den Hauptverarbeitungsfluss zu blockieren, was die Anforderung erfüllt, fehlgeschlagene Nachrichten aufzubewahren. Die lange Aufbewahrungsdauer von SQS (bis zu 14 Tage) unterstützt die Anforderung, dass die Verarbeitung bis zu 2 Tage dauern kann. Eine Redis-Instanz auf EC2 wäre nicht betriebseffizient, da sie manuelles Management erfordert und keine integrierte DLQ-Funktionalität bietet. Kinesis Data Streams ist für Echtzeit-Streaming und höhere Durchsätze konzipiert, was für 1.000 Nachrichten pro Stunde überdimensioniert wäre und keine einfache DLQ-Mechanismus bietet. Amazon SNS ist ein Publish/Subscribe-Dienst, der Nachrichten an mehrere Abonnenten sendet, aber keine Warteschlangenfunktionalität oder einen Mechanismus zur Aufbewahrung fehlgeschlagener Nachrichten bietet, was für dieses Szenario ungeeignet ist.