Une application ingère des messages entrants que des dizaines d'autres applications et microservices consomment ensuite rapidement. Le volume de messages varie considérablement et peut atteindre 100 000 messages par seconde. L'entreprise souhaite découpler les composants et augmenter l'évolutivité. Quelle solution répond à ces exigences ?

La publication de messages sur une rubrique Amazon SNS avec plusieurs abonnements Amazon SQS est la solution la plus appropriée. SNS permet de découpler l'éditeur des abonnés et de diffuser un message à de multiples destinations. SQS offre un tampon de messages fiable et évolutif, capable de gérer des volumes élevés et variables, et permet à chaque application consommatrice de traiter les messages à son propre rythme. Cette approche garantit le découplage, l'évolutivité et la résilience. Les autres options sont moins adaptées : Kinesis Data Analytics est un service d'analyse en temps réel, pas une solution de file d'attente pour la consommation par plusieurs applications. Le déploiement sur des instances EC2 avec Auto Scaling ne résout pas le problème de découplage et de distribution des messages à plusieurs consommateurs. Kinesis Data Streams avec un seul shard ne pourrait pas gérer 100 000 messages par seconde, et l'utilisation de DynamoDB comme file d'attente de messages pour plusieurs consommateurs n'est pas son cas d'utilisation principal et pourrait être coûteuse et complexe à gérer pour ce volume.