Un service de stockage d'images destiné aux clients recevra des lots de grandes images de millions d'utilisateurs, les redimensionnera et les conservera dans Amazon S3 pendant 6 mois maximum. La demande varie considérablement. La solution doit être à l'échelle de l'entreprise, fiable et permettre de relancer les tâches de traitement ayant échoué. Quelle conception est la plus rentable tout en répondant à ces exigences ?

La solution correcte utilise Amazon SQS pour découpler le processus de redimensionnement des images, ce qui permet de gérer les pics de charge et de relancer facilement les tâches échouées grâce à la nature durable des messages SQS. L'utilisation de S3 Standard-IA pour le stockage initial est rentable pour des données accédées moins fréquemment après le traitement. La transition vers S3 Glacier Deep Archive après 6 mois est la plus économique pour l'archivage à long terme, répondant à l'exigence de conservation. Les autres options sont moins optimales. L'option avec Step Functions ou EventBridge, bien que valables pour l'orchestration, ne gèrent pas aussi efficacement la résilience des tâches échouées ou le découplage à grande échelle que SQS. Redimensionner l'image "sur place" et remplacer l'original n'est pas une bonne pratique, car cela supprime l'original et ne permet pas de récupérer facilement en cas d'erreur. De plus, la conservation des images originales est souvent requise. Enfin, faire expirer les images après 6 mois ou les déplacer vers S3 Standard-IA sans considérer une solution d'archivage plus économique comme Glacier Deep Archive n'est pas la solution la plus rentable pour la conservation à long terme.