Una empresa recopila datos de miles de dispositivos remotos mediante una API RESTful que se ejecuta en una instancia de Amazon EC2. La instancia de EC2 recibe los datos sin procesar, los transforma y los almacena en Amazon S3. El número de dispositivos pronto aumentará a millones. La empresa necesita una solución altamente escalable con una sobrecarga operativa mínima. ¿Qué combinación de pasos debe seguir un arquitecto de soluciones? (Elija dos)

La opción de usar Amazon API Gateway con Amazon Kinesis Data Streams y Kinesis Data Firehose es correcta porque API Gateway proporciona una API RESTful escalable para millones de solicitudes, Kinesis Data Streams puede manejar un alto rendimiento de datos de streaming y Kinesis Data Firehose entrega automáticamente los datos a Amazon S3, minimizando la sobrecarga operativa. La opción de usar AWS Glue para procesar los datos es correcta porque Glue es un servicio ETL (Extraer, Transformar, Cargar) sin servidor y altamente escalable que puede procesar grandes volúmenes de datos directamente en S3. Las otras opciones son menos adecuadas. Agregar más instancias de EC2 para el procesamiento de datos entrantes es una solución escalable, pero no aborda la necesidad de una sobrecarga operativa mínima, ya que aún requeriría la gestión de las instancias. Usar Amazon Route 53 para enrutar el tráfico es una buena práctica para la disponibilidad, pero no resuelve el problema de escalabilidad del procesamiento de datos en sí. Enviar los datos sin procesar a Amazon SQS y luego usar instancias de EC2 para procesarlos introduce una cola, pero la gestión de las instancias de EC2 sigue siendo una sobrecarga operativa.