Eine globale mobile Ticketing-App zeigt einen Barcode an, den Event-Scanner lesen. Nach dem Scannen rufen die Scanner-Geräte eine Backend-API auf, um den Barcode mit einer Datenbank abzugleichen und dann eine einzelne Datenbanktabelle zu aktualisieren, um den Barcode als verwendet zu markieren. Das Unternehmen wird die Datenbank in drei AWS-Regionen hosten und benötigt einen DNS-Namen api.example.com. Welche Architektur bietet die NIEDRIGSTE Latenz für die Barcode-Validierung und den Aktualisierungsvorgang?

Die korrekte Antwort bietet die niedrigste Latenz, da sie DynamoDB Global Tables für eine replizierte, hochverfügbare Datenbank und Lambda@Edge verwendet, um die Validierungslogik so nah wie möglich am Benutzer (an den CloudFront-Edge-Standorten) auszuführen. Dies minimiert die Netzwerk-Roundtrip-Zeit erheblich. Die erste Option mit Aurora Global Database und AWS Global Accelerator ist gut für die Latenz, aber die Backend-Logik läuft in ECS-Clustern in Regionen, was weiter vom Benutzer entfernt ist als Edge-Standorte. Die zweite Option ist ähnlich, verwendet EKS und CloudFront, aber CloudFront ist hier hauptsächlich ein CDN und leitet Anfragen an regionale Cluster weiter, nicht an Edge-Funktionen. Die dritte Option mit CloudFront Functions ist weniger geeignet, da CloudFront Functions für einfache URL-Rewrites oder Header-Manipulationen gedacht sind und keine externen API-Aufrufe oder Datenbankinteraktionen unterstützen, wie es für die Barcode-Validierung erforderlich wäre.