Una empresa ejecuta una aplicación basada en REST en Amazon EC2 que recibe datos casi en tiempo real de un proveedor externo. La aplicación procesa y almacena los datos. El proveedor recibe muchos errores 503 Service Unavailable al enviar datos porque la capacidad de cómputo aumenta y la aplicación alcanza su capacidad máxima. ¿Qué diseño debería recomendar un arquitecto de soluciones para proporcionar una solución más escalable?

La opción correcta es usar Amazon Kinesis Data Streams para ingerir los datos y procesarlos con funciones de AWS Lambda. Kinesis Data Streams es un servicio altamente escalable y duradero que puede manejar grandes volúmenes de datos entrantes, actuando como un búfer para la aplicación. Esto desacopla la ingesta de datos del procesamiento, evitando los errores 503 cuando la aplicación EC2 se sobrecarga. Lambda es ideal para procesar estos datos de forma elástica y sin servidor. Las otras opciones son menos adecuadas: Usar Amazon API Gateway sobre la aplicación existente con un límite de cuota no resuelve el problema de capacidad de la aplicación subyacente, solo limita las solicitudes. Usar Amazon SNS para ingerir datos no es su propósito principal; SNS es un servicio de publicación/suscripción, no un búfer de datos a gran escala. Aunque el Auto Scaling Group con ALB ayuda a la escalabilidad, no desacopla completamente la ingesta del procesamiento. Reempaquetar la aplicación como un contenedor en ECS con Auto Scaling mejora la escalabilidad de la aplicación, pero no proporciona el desacoplamiento y el búfer de datos que Kinesis ofrece para manejar picos de ingesta.