Ein Unternehmen mit 700.000 registrierten Benutzern wird ein Produkt anbieten, das große .pdf-Dateien (durchschnittlich 5 MB) in .jpg-Bilder konvertiert. Das Unternehmen muss sowohl Original- als auch konvertierte Dateien speichern und eine skalierbare Lösung entwickeln, um einer schnell wachsenden Nachfrage gerecht zu werden, die zudem kostengünstig ist. Welche Lösung erfüllt diese Anforderungen AM KOSTENGÜNSTIGSTEN?

Die Speicherung von .pdf-Dateien in Amazon S3 und die Auslösung einer AWS Lambda-Funktion über ein S3 PUT-Ereignis ist die kostengünstigste und skalierbarste Lösung. S3 bietet hochverfügbaren und kostengünstigen Objektspeicher, während Lambda eine serverlose, ereignisgesteuerte Rechenleistung bereitstellt, die nur bei Bedarf ausgeführt wird und somit Kosten spart. Die konvertierten .jpg-Dateien können ebenfalls in S3 gespeichert werden. DynamoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die für Schlüssel-Wert- und Dokumentdaten optimiert ist, nicht für die Speicherung großer Binärdateien wie PDFs. Das Speichern von Dateien in DynamoDB wäre teuer und ineffizient. Elastic Beanstalk mit EC2-Instanzen, EBS oder EFS ist zwar skalierbar, aber teurer, da Sie für die laufenden EC2-Instanzen und den Speicher bezahlen, auch wenn keine Konvertierungen stattfinden. Lambda ist hier kostengünstiger, da es nur für die tatsächlich genutzte Rechenzeit abgerechnet wird. EBS-Speicher ist zudem an eine einzelne EC2-Instanz gebunden und nicht ideal für die gemeinsame Nutzung oder Skalierung über mehrere Instanzen hinweg, wie es bei EFS der Fall wäre.