Eine Einzelhandelsbestellanwendung verwendet derzeit eine Load-Balancer-gesteuerte EC2-Flotte für Webhosting, Datenbank-API-Dienste und Geschäftslogik. Das Unternehmen möchte die Architektur zu einer entkoppelten, skalierbaren Architektur umgestalten, die fehlgeschlagene Bestellungen zur späteren Verarbeitung beibehält und gleichzeitig den Betriebsaufwand minimiert. Welche Architektur erfüllt diese Ziele am besten?

Die korrekte Option bietet eine vollständig entkoppelte und serverlose Architektur, die den Betriebsaufwand minimiert. Amazon S3 ist ideal für statisches Webhosting. AWS AppSync bietet eine flexible API-Schicht für Datenbanken. Amazon SQS ist eine hochskalierbare Warteschlange für die Bestellverarbeitung, und AWS Lambda ist perfekt für die ereignisgesteuerte Geschäftslogik, da es automatisch skaliert und nur bei Bedarf ausgeführt wird. Eine SQS Dead-Letter Queue (DLQ) ist der Standardmechanismus, um fehlgeschlagene Nachrichten (Bestellungen) zur späteren Analyse und Wiederholung zu speichern. Die erste Option verwendet ECS, was mehr Betriebsaufwand als Lambda bedeutet, und SQS Long Polling ist nicht der primäre Weg, um fehlgeschlagene Bestellungen zu speichern. Die zweite Option verwendet Elastic Beanstalk (höherer Betriebsaufwand) und Amazon MQ (oft komplexer als SQS für einfache Warteschlangen) und S3 Glacier Deep Archive ist für Langzeitarchivierung, nicht für die kurzfristige Aufbewahrung fehlgeschlagener Bestellungen zur Wiederverarbeitung. Die vierte Option verwendet Lightsail (weniger flexibel), SES (E-Mail-Dienst, keine Warteschlange) und EKS (hoher Betriebsaufwand).