Ein Unternehmen speichert Registrierungsdaten für Testversionen in einer DynamoDB-Tabelle und verfolgt die Testdaten in einer Tabellenkalkulation. Die Tabellenkalkulation soll automatisch aktualisiert werden, sobald eine individuelle Testversion beginnt, aktualisiert oder beendet wird. Welche Lösung erreicht dies?

Die korrekte Lösung ist die Aktivierung eines DynamoDB-Streams mit dem Ansichtstyp NEWIMAGE und die Verknüpfung einer Lambda-Funktion, die diesen Stream konsumiert. Ein DynamoDB-Stream erfasst alle Änderungen an den Daten in der Tabelle in nahezu Echtzeit. Der Ansichtstyp NEWIMAGE stellt sicher, dass die Lambda-Funktion den vollständigen neuen Zustand des Elements nach einer Änderung erhält, was für die Aktualisierung der Tabellenkalkulation unerlässlich ist. Die Lambda-Funktion kann dann die Logik implementieren, um die Tabellenkalkulation basierend auf diesen neuen Daten zu aktualisieren. Die Optionen mit DAX sind falsch, da DAX ein In-Memory-Cache ist, der die Leseleistung verbessert, aber keine Datenänderungen streamt oder Benachrichtigungen über Änderungen liefert. Die Option mit OLDIMAGE ist ungeeignet, da sie nur den Zustand des Elements vor der Änderung liefert, nicht den aktuellen Zustand, der für die Aktualisierung der Tabellenkalkulation benötigt wird.