Une application stocke des données dans Amazon DynamoDB et les traite actuellement par lots chaque nuit. Les analystes souhaitent que les résultats traités soient disponibles en quasi temps réel dès l'arrivée des données. Quel modèle architectural permet de traiter les données au fur et à mesure qu'elles sont reçues ?

Le modèle piloté par les événements (event-driven) est la solution la plus appropriée. Dans ce modèle, les actions (comme l'arrivée de nouvelles données dans DynamoDB) déclenchent automatiquement des fonctions de traitement (par exemple, des fonctions AWS Lambda). Cela permet un traitement des données en quasi temps réel, car chaque événement est traité dès qu'il se produit, répondant ainsi au besoin des analystes. Le modèle client-serveur décrit une interaction fondamentale entre un client et un serveur, mais ne spécifie pas comment le traitement des données est déclenché en temps réel. Le modèle piloté par la diffusion (fan-out driven) est une technique de distribution d'événements à plusieurs consommateurs, mais il ne décrit pas le déclenchement initial du traitement. Le modèle piloté par la planification (schedule-driven) est ce qui est actuellement utilisé (traitement nocturne) et ne permet pas le traitement en quasi temps réel.