Ein Unternehmen verwendet GPS-Tracker, um die Migrationsmuster von Tausenden von Meeresschildkröten zu dokumentieren. Die Tracker prüfen alle 5 Minuten, und wenn sich eine Schildkröte mehr als 91,4 Meter bewegt hat, senden sie neue Koordinaten an eine Webanwendung, die auf drei Amazon EC2-Instanzen in mehreren Availability Zones in einer AWS-Region läuft. Kürzlich wurde die Webanwendung durch ein unerwartetes Volumen an Tracker-Daten überlastet, und Daten gingen verloren, ohne dass Ereignisse wiederholt werden konnten. Ein Solutions Architect muss verhindern, dass dies mit dem geringsten Betriebsaufwand erneut geschieht. Was sollte der Solutions Architect tun?

Die Erstellung einer Amazon SQS-Warteschlange ist die beste Lösung, da SQS ein vollständig verwalteter Nachrichten-Warteschlangendienst ist, der die Entkopplung von Anwendungskomponenten ermöglicht und Datenverluste bei Lastspitzen verhindert. Die Webanwendung kann Nachrichten aus der Warteschlange asynchron verarbeiten, was die Skalierbarkeit und Fehlertoleranz verbessert. Ein S3-Bucket ist für die Speicherung großer Objekte optimiert und nicht für das Messaging-Muster geeignet, bei dem die Anwendung aktiv nach neuen Daten suchen müsste, was ineffizient wäre. Amazon API Gateway und AWS Lambda könnten zwar Daten empfangen und verarbeiten, aber Lambda ist für die gleichzeitige Verarbeitung jedes Elements nicht ideal, wenn die Last unvorhersehbar ist und zu Drosselung führen könnte, ohne die Daten zuverlässig zu puffern. Eine DynamoDB-Tabelle ist eine Datenbanklösung, die zwar Daten speichern kann, aber nicht primär für das Puffern von Nachrichten bei unregelmäßigen Datenströmen konzipiert ist und ebenfalls aktives Abfragen erfordern würde, was zu Engpässen führen könnte.