Una aplicación ingiere mensajes entrantes que docenas de otras aplicaciones y microservicios consumen rápidamente. El volumen de mensajes varía drásticamente y puede alcanzar picos de 100.000 mensajes por segundo. La empresa quiere desacoplar los componentes y aumentar la escalabilidad. ¿Qué solución cumple estos requisitos?

La opción correcta es publicar los mensajes en un tema de Amazon SNS con múltiples suscripciones de Amazon SQS. Esto desacopla la aplicación de ingesta de los consumidores y permite que cada consumidor procese los mensajes de forma independiente a su propio ritmo. SNS maneja la distribución a múltiples colas SQS, y SQS proporciona un búfer duradero para los mensajes, escalando automáticamente para manejar picos de volumen de hasta 100.000 mensajes por segundo. Persistir los mensajes en Amazon Kinesis Data Analytics no es una solución de desacoplamiento para múltiples consumidores, ya que Kinesis Data Analytics está diseñado para análisis en tiempo real, no para un búfer de mensajes duradero para múltiples aplicaciones. Implementar la aplicación de ingesta en instancias de Amazon EC2 en un grupo de Auto Scaling solo escala la aplicación de ingesta, no desacopla los consumidores ni proporciona un búfer de mensajes. Escribir los mensajes en Amazon Kinesis Data Streams con un solo shard limitaría drásticamente el rendimiento a aproximadamente 1.000 registros por segundo, lo cual es insuficiente para 100.000 mensajes por segundo, y la solución propuesta con DynamoDB introduce latencia y complejidad innecesarias para un patrón de publicación/suscripción.