Une application web permet aux utilisateurs de télécharger de courtes vidéos. Les vidéos sont stockées sur des volumes EBS et analysées par un logiciel de reconnaissance personnalisé. Le site utilise EC2 Auto Scaling pour la couche web et un groupe Auto Scaling distinct qui traite une file d'attente SQS. L'entreprise souhaite réduire la charge opérationnelle en utilisant des services AWS gérés lorsque cela est possible et supprimer les dépendances logicielles tierces. Quelle refonte répond à ces objectifs ?

La bonne réponse réduit la charge opérationnelle et supprime les dépendances tierces. Héberger l'application web et stocker les vidéos dans Amazon S3 offre une haute disponibilité, une durabilité et une gestion sans serveur. Les notifications d'événements S3 vers SQS éliminent le besoin de sondage manuel. AWS Lambda pour le traitement de la file d'attente SQS et Amazon Rekognition pour la catégorisation des vidéos sont des services entièrement gérés, éliminant la gestion des serveurs et les logiciels tiers. Les autres options sont moins optimales : L'exécution de conteneurs ECS réduit la charge opérationnelle par rapport aux instances EC2, mais ne supprime pas complètement la gestion de l'infrastructure comme S3/Lambda. L'utilisation de Spot Instances pour le traitement SQS est une bonne optimisation des coûts, mais ne répond pas entièrement à l'objectif de réduction de la charge opérationnelle pour l'ensemble de la solution. Amazon EFS pour le stockage des vidéos est un service géré, mais monter EFS sur des instances EC2 web ajoute une complexité de gestion par rapport à S3. Elastic Beanstalk est un service géré, mais il gère toujours des instances EC2 sous-jacentes, ce qui est moins sans serveur que S3/Lambda.