Eine Legacy-Anwendung wurde in eine Lambda-Funktion migriert, die am Monatsende viele API-Aufrufe von Drittanbietern durchführt, um Daten abzurufen, und diese dann verarbeitet, um monatliche Berichte zu erstellen. Der Drittanbieter hat Limits eingeführt: eine feste Anzahl von API-Aufrufen pro Minute und pro Tag (in den Antwortheadern angegeben), die Fehler zurückgeben, wenn die Limits überschritten werden. Der gesamte Datenverarbeitungslauf kann nun Tage dauern, wenn die Anwendung gedrosselt werden muss, um eine Überschreitung der Limits zu vermeiden. Was ist der betrieblich effizienteste Weg, diesen serverlosen Workflow umzugestalten, um diese Limits einzuhalten?

Die Verwendung einer AWS Step Functions State Machine ist die betrieblich effizienteste Lösung. Step Functions ermöglicht die Orchestrierung komplexer Workflows und bietet integrierte Mechanismen für Fehlerbehandlung und Wiederholungsversuche. Bei Ratenbegrenzungsfehlern kann ein "Wait"-Zustand eingefügt werden, um die Ausführung zu pausieren und nach einer bestimmten Zeit erneut zu versuchen, was die Einhaltung der API-Limits gewährleistet, ohne den Workflow manuell zu unterbrechen. Das Senden von Aufgaben an eine SQS-Warteschlange erfordert eine zusätzliche Lambda-Funktion zur Steuerung der Abrufrate, was komplexer ist. Eine CloudWatch Logs-Metrik zum Stoppen der Lambda-Funktion ist reaktiv und würde den Prozess unterbrechen, anstatt ihn intelligent zu verwalten. Kinesis Data Firehose ist für das Stapeln und Liefern von Daten konzipiert, nicht für die Orchestrierung von API-Aufrufen mit Ratenbegrenzung.