Un proceso de rastreo web se ejecuta en un grupo de instancias EC2 t2.micro. Las instancias consultan una cola SQS de URL objetivo, rastrean cada URL en 10 segundos o menos, y escriben los resultados en un sistema de archivos Amazon EFS compartido montado en cada instancia. Las URL se añaden a la cola con poca frecuencia, y las métricas muestran que las instancias permanecen inactivas cuando la cola está vacía. Debe rediseñar el proceso para optimizar los costos. ¿Qué dos cambios combinados son los más rentables?

Refactorizar el proceso de rastreo web en una función AWS Lambda y configurar la función para extraer mensajes de la cola SQS es rentable porque Lambda es un servicio sin servidor que se factura por el uso real (tiempo de ejecución y solicitudes), eliminando el costo de las instancias EC2 inactivas. Lambda puede escalar automáticamente para manejar la carga cuando hay URLs en la cola y reducir a cero cuando no las hay. Modificar el proceso de rastreo web para almacenar los resultados en Amazon S3 es rentable porque S3 ofrece un almacenamiento de objetos de bajo costo, alta durabilidad y escalabilidad ilimitada. Reemplazar las instancias t2.micro por m5.8xlarge aumentaría significativamente los costos, incluso con un grupo más pequeño, ya que las instancias m5.8xlarge son mucho más caras y el problema principal es la inactividad. Almacenar los resultados en Amazon Neptune o Amazon Aurora Serverless MySQL sería más costoso que S3 para datos de rastreo web, que a menudo son semiestructurados o no estructurados y no requieren las características de una base de datos gráfica o relacional para este caso de uso.