Ein Unternehmen sammelt Kundenbefragungen zur Zufriedenheit auf seiner Website. Umfragen können Tausende von Kunden pro Stunde erreichen. Die Ergebnisse werden derzeit zur manuellen Überprüfung per E-Mail versandt. Das Unternehmen möchte den Workflow automatisieren und die Umfrageergebnisse für die letzten 12 Monate verfügbar halten. Welche Lösung erfüllt diese Anforderungen auf die SKALIERBARSTE Weise?

Die korrekte Option bietet eine hochskalierbare und serverlose Lösung. Amazon API Gateway und Amazon SQS können Tausende von Anfragen pro Stunde verarbeiten. AWS Lambda verarbeitet die Nachrichten asynchron und ruft Amazon Comprehend für die Sentiment-Analyse auf. Amazon DynamoDB ist eine hochskalierbare NoSQL-Datenbank, und die TTL-Funktion (Time-to-Live) sorgt für die automatische Löschung von Daten nach 365 Tagen. Die Option mit Amazon EC2 ist weniger skalierbar und erfordert mehr Verwaltungsaufwand als eine serverlose Lösung. Die Option mit Amazon S3 und Rekognition ist falsch, da Rekognition für Bild- und Videoanalyse und nicht für Text-Sentiment-Analyse gedacht ist. Die Option mit Amazon Lex ist ebenfalls falsch, da Lex für Chatbots und nicht für die Sentiment-Analyse von Text gedacht ist; hierfür wäre Comprehend die richtige Wahl.