Eine Foto-Sharing-App speichert Bilder in S3. Ein externer Prüfer inspiziert die Bilder manuell und zeichnet die Ergebnisse 1–24 Stunden nach dem Hochladen in einer DynamoDB-Tabelle auf, die mit dem S3-Objektschlüssel indiziert ist. Der Drittanbieter stellt die Prüfungsergebnisse über eine REST-API bereit. Sie benötigen einen automatisierten Prozess, um jedes S3-Objekt mit seinem Prüfungsergebnis zu versehen, der auf die betrieblich effizienteste Weise implementiert wird. Welchen Ansatz sollten Sie wählen?

Diese Option ist die effizienteste, da AWS Step Functions ideal für die Orchestrierung von Workflows mit Wartezeiten ist. Der Wait-Zustand ermöglicht es dem Workflow, bis zu 24 Stunden zu pausieren, bevor er fortgesetzt wird, um sicherzustellen, dass das Prüfungsergebnis verfügbar ist. Die Nutzung von Lambda-Funktionen für die Auslösung und das Tagging ist serverlos und kosteneffizient. Die SQS-Option ist weniger effizient, da das Management des Sichtbarkeits-Timeouts und die potenzielle Notwendigkeit, Nachrichten erneut zu verarbeiten, komplexer ist als ein Step Functions Wait-Zustand. Eine Lambda-Funktion, die regelmäßig nach ungetaggten Objekten sucht, ist ineffizient, da sie unnötig Ressourcen verbraucht und eine höhere Latenz haben kann. Eine EC2-Instanz ist die am wenigsten serverlose und am wenigsten betrieblich effiziente Lösung, da sie die Verwaltung einer Instanz erfordert.