Una aplicación de procesamiento de video se ejecuta como una función AWS Lambda de Node.js que se activa mediante S3 cuando se carga una nueva imagen. La función descarga imágenes de un bucket de S3, las transforma, escribe la imagen transformada en un segundo bucket de S3 y actualiza los metadatos en DynamoDB. A medida que el tamaño de las imágenes aumentó, la función Lambda ahora agota el tiempo de espera con frecuencia; el tiempo de espera de la función ya está configurado al máximo. La empresa no quiere administrar servidores. ¿Qué combinación de cambios debe implementar el arquitecto de soluciones para evitar fallas en la invocación? (Elija dos)

Las funciones Lambda tienen un tiempo de ejecución máximo de 15 minutos, lo que es insuficiente para el procesamiento de imágenes grandes. Empaquetar la aplicación como una imagen de Docker y ejecutarla en AWS Fargate permite tiempos de ejecución más largos y mayor control sobre los recursos, sin necesidad de administrar servidores. La función Lambda actuará como un disparador ligero para las tareas de Fargate. La opción de Step Functions y concurrencia aprovisionada no resuelve el límite de tiempo de ejecución individual de la función. Usar Amazon EC2 para ECS implicaría la administración de servidores, lo cual la empresa quiere evitar. Cambiar a EFS y RDS no aborda el problema principal del tiempo de ejecución de la función Lambda para el procesamiento intensivo de imágenes.