Una empresa creó una aplicación de análisis de imágenes donde los usuarios suben fotos y seleccionan marcos de fotos. Actualmente, utiliza una única instancia de Amazon EC2 y Amazon DynamoDB para los metadatos. El tráfico de usuarios varía significativamente según la hora del día y el número de usuarios concurrentes aumentará. La empresa debe asegurarse de que la aplicación pueda escalar para satisfacer la demanda. ¿Qué solución cumple estos requisitos?

La opción correcta es usar AWS Lambda para procesar las fotos, almacenar las fotos en Amazon S3 y mantener DynamoDB para los metadatos. Esta solución es altamente escalable y sin servidor. AWS Lambda escala automáticamente para manejar picos de demanda en el procesamiento de imágenes sin necesidad de aprovisionar servidores. Amazon S3 es un almacenamiento de objetos duradero y escalable para las fotos. DynamoDB es una base de datos NoSQL de alto rendimiento y escalable para los metadatos. La opción de usar AWS Lambda y almacenar todo en DynamoDB es incorrecta porque DynamoDB no es adecuado para almacenar objetos grandes como imágenes; está optimizado para datos estructurados de clave-valor. Kinesis Data Firehose es para la ingesta de datos de streaming, no para el procesamiento de imágenes ni el almacenamiento primario de objetos. Aumentar las instancias EC2 y usar volúmenes io2 de EBS no proporciona la escalabilidad elástica y sin servidor necesaria para manejar variaciones significativas de tráfico de manera eficiente, ya que aún requiere gestión de instancias y EBS está limitado a una sola instancia.