Una aplicación de procesamiento de formularios en EC2 y RDS almacena los formularios escaneados subidos en S3 y envía notificaciones a través de Amazon SNS para que un equipo humano valide y extraiga los datos, y luego llame a una API externa. Debe automatizar el procesamiento de formularios con una extracción precisa, un tiempo de comercialización mínimo y una sobrecarga operativa continua mínima. ¿Qué solución cumple mejor estos objetivos?
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Respuesta correcta: Añadir una capa de aplicación utilizando AWS Step Functions y AWS Lambda que use Amazon Textract y Amazon Comprehend para realizar OCR y extracción de datos cuando se suben formularios, almacenar la salida en S3, analizar los datos requeridos y llamar a la API del sistema de destino..
Por qué esta es la respuesta
La opción correcta utiliza servicios gestionados de AWS como Textract y Comprehend para OCR y extracción de datos, Step Functions para orquestar el flujo de trabajo y Lambda para la lógica sin servidor. Esto minimiza la sobrecarga operativa y el tiempo de comercialización, ya que no se requiere gestionar infraestructura ni desarrollar modelos de ML desde cero. Las opciones incorrectas implican la gestión de clústeres EKS, instancias EC2 o SageMaker para modelos personalizados, lo que aumenta la complejidad operativa y el tiempo de comercialización. ElastiCache no es adecuado para almacenar la salida de OCR a largo plazo.
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