Les utilisateurs téléchargent de petits fichiers dans Amazon S3. Après le téléchargement, chaque fichier nécessite une transformation simple unique en JSON pour une analyse ultérieure. Chaque fichier doit être traité le plus rapidement possible après le téléchargement. La demande varie considérablement, passant d'un niveau élevé à faible, voire nul. Quelle solution répond à ces exigences avec le MOINS de frais opérationnels ?

La solution correcte utilise S3 Event Notifications pour déclencher une file d'attente SQS lorsqu'un fichier est téléchargé. Une fonction AWS Lambda est ensuite invoquée par SQS pour traiter chaque fichier individuellement et stocker le résultat dans DynamoDB. Cette approche est hautement évolutive, sans serveur et rentable, car Lambda ne s'exécute que lorsque des fichiers sont présents, répondant aux exigences de traitement rapide et de charge de travail variable avec un minimum de frais opérationnels. Les options incorrectes sont moins optimales : L'utilisation d'Amazon EMR pour de petits fichiers et des transformations simples est excessivement coûteuse et complexe pour ce cas d'utilisation. L'utilisation d'instances EC2 pour lire la file d'attente SQS introduit des frais opérationnels et une gestion de l'infrastructure qui peuvent être évités avec Lambda. L'utilisation d'Amazon Kinesis Data Streams avec EventBridge est une solution plus complexe et potentiellement plus coûteuse pour ce scénario de traitement de fichiers individuels, et Aurora n'est pas le choix le plus rentable pour stocker des documents JSON simples par rapport à DynamoDB.