Une entreprise collecte des données provenant de milliers d'appareils distants à l'aide d'une API RESTful exécutée sur une instance Amazon EC2. L'instance EC2 reçoit les données brutes, les transforme et les stocke dans Amazon S3. Le nombre d'appareils va bientôt atteindre des millions. L'entreprise a besoin d'une solution hautement évolutive avec un minimum de frais opérationnels. Quelle combinaison d'étapes un architecte de solutions devrait-il prendre ? (Choisissez-en deux.)

La solution la plus évolutive et avec un minimum de frais opérationnels consiste à utiliser des services gérés. Amazon API Gateway peut gérer des millions de requêtes API et s'intègre nativement avec Amazon Kinesis. Kinesis Data Streams est idéal pour l'ingestion de données en temps réel à grande échelle, et Kinesis Data Firehose peut ensuite livrer ces données à Amazon S3 de manière transparente. Une fois les données brutes dans S3, AWS Glue est un service ETL sans serveur et entièrement géré, parfait pour transformer de grands volumes de données stockées dans S3 sans avoir à gérer d'infrastructure. Utiliser Route 53 est pour la résolution DNS, pas pour la gestion de la charge d'API. Ajouter plus d'instances EC2 augmente les frais opérationnels et la complexité de la gestion, ce qui contredit l'exigence. Envoyer les données à SQS puis les traiter avec des instances EC2 réintroduit la gestion des serveurs et peut ne pas être aussi performant que Kinesis pour des millions d'appareils.