Une entreprise a besoin d'une solution sans serveur qui collecte les événements Amazon EC2 Auto Scaling de toutes les applications d'un compte AWS et stocke les données d'état dans Amazon S3 pour des mises à jour de tableau de bord en temps quasi réel. La solution ne doit pas affecter la vitesse de lancement des instances EC2. Comment l'entreprise doit-elle déplacer les données vers Amazon S3 pour répondre à ces exigences ?

La solution correcte consiste à utiliser un flux de métriques Amazon CloudWatch pour envoyer les données d'état EC2 Auto Scaling à Amazon Kinesis Data Firehose, puis à stocker ces données dans Amazon S3. CloudWatch peut collecter les événements Auto Scaling et les diriger vers Kinesis Data Firehose, qui est un service sans serveur conçu pour capturer, transformer et livrer de grands volumes de données de streaming vers des destinations telles que S3, sans affecter les performances de lancement des instances EC2. Lancer un cluster Amazon EMR serait une solution surdimensionnée et coûteuse pour cette tâche simple de collecte d'événements. Créer une règle EventBridge avec une fonction Lambda sur un calendrier ne fournirait pas de mises à jour en temps quasi réel et introduirait une latence. Utiliser un script de démarrage pour installer un agent Kinesis sur chaque instance EC2 affecterait la vitesse de lancement des instances et ne serait pas sans serveur, ce qui contrevient aux exigences.