Una empresa ejecuta una aplicación personalizada en instancias EC2 en un grupo de Auto Scaling que procesa registros a través de múltiples pasos secuenciales y con gran carga computacional. Cada paso tarda hasta 5 minutos. Actualmente, si algún paso falla, el registro completo debe reprocesarse desde el principio. La empresa quiere reprocesar solo los pasos fallidos con la menor sobrecarga operativa. ¿Cuál es la arquitectura más eficiente operativamente para lograr esto?

La opción correcta es usar AWS Step Functions. Step Functions permite modelar flujos de trabajo complejos como máquinas de estado, donde cada paso del procesamiento de registros puede ser una tarea individual. Si un paso falla, Step Functions puede reintentar solo ese paso específico o manejar la lógica de reintento y compensación sin necesidad de reprocesar todo el registro desde el principio. Esto reduce la sobrecarga operativa y el tiempo de procesamiento. Las funciones de AWS Lambda son ideales para respaldar estas tareas, ya que son sin servidor y escalables. Las otras opciones son menos eficientes: Usar S3, SNS y una instancia EC2 para sondear introduce complejidad y no maneja directamente la lógica de reintento de pasos individuales de forma nativa. Refactorizar en un contenedor de Fargate que se autoinvoque para pasar el estado es una solución más compleja de implementar y mantener para la gestión del flujo de trabajo y los reintentos. Kinesis y Lambda son excelentes para el procesamiento de streaming, pero no ofrecen la gestión de flujos de trabajo secuenciales y la capacidad de reintentar pasos específicos de manera tan integrada como Step Functions.