Ein Unternehmen migriert seine lokale IoT-Plattform zu AWS. Die Plattform besteht aus: einem MongoDB-Cluster, der gesammelte und verarbeitete IoT-Daten speichert; einer App, die MQTT verwendet, um Geräte alle 5 Minuten abzufragen; periodischen Jobs, die Berichte generieren (Jobs laufen 120–600 Sekunden); und einer öffentlichen Webanwendung, die Berichte bereitstellt. Das Unternehmen möchte den Betriebsaufwand reduzieren und gleichzeitig die Leistung aufrechterhalten. Welche Kombination von Schritten bietet die erforderliche Lösung mit dem GERINGSTEN Betriebsaufwand? (Wählen Sie drei.)

Die Migration des MongoDB-Clusters zu Amazon DocumentDB (mit MongoDB-Kompatibilität) reduziert den Betriebsaufwand erheblich, da DocumentDB ein vollständig verwalteter Datenbankdienst ist. Das Verbinden von Geräten mit AWS IoT Core und die Verwendung einer IoT-Regel, die eine Lambda-Funktion auslöst, ermöglicht eine serverlose und skalierbare Verarbeitung von Gerätedaten, was den Betriebsaufwand minimiert. Die Erstellung von AWS Step Functions State Machines mit Lambda-Aufgaben für die Berichtsgenerierung und die Bereitstellung über Amazon S3 und CloudFront bietet eine serverlose, skalierbare und wartungsarme Lösung für die Berichtsverarbeitung und -bereitstellung. Die Option mit Amazon EKS erhöht den Betriebsaufwand aufgrund der Verwaltung des Kubernetes-Clusters. Die direkte Verbindung einer Lambda-Funktion mit IoT-Geräten ist ineffizient und nicht der vorgesehene Weg für IoT-Kommunikation auf AWS. Die Migration zu EC2-Instances für MongoDB würde den Betriebsaufwand nicht reduzieren, da der Cluster weiterhin manuell verwaltet werden müsste.