Une entreprise de services publics collecte les données d'utilisation des compteurs intelligents toutes les 5 minutes. Les données arrivent via Amazon API Gateway, passent par une fonction AWS Lambda et sont stockées dans une table Amazon DynamoDB. Pendant un pilote, Lambda s'exécutait en 3 à 5 secondes, mais à mesure que le nombre de compteurs augmentait, les durées d'exécution de Lambda sont passées à 1 à 2 minutes, et l'augmentation du nombre de types de métriques a encore allongé la durée. Il y a de nombreuses erreurs ProvisionedThroughputExceededException sur les opérations PUT de DynamoDB et de nombreuses erreurs TooManyRequestsException de Lambda. Quelle combinaison de changements résoudra les problèmes ? (Choisissez deux.)
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Bonne réponse : Augmenter les unités de capacité en écriture sur la table DynamoDB., Diffuser les données dans un flux de données Amazon Kinesis depuis API Gateway et traiter les données par lots..
Pourquoi c'est la réponse
L'augmentation des unités de capacité en écriture (WCU) sur la table DynamoDB est essentielle car les erreurs ProvisionedThroughputExceededException indiquent que la table ne peut pas gérer le volume d'écritures. Augmenter les WCU permet à DynamoDB de traiter plus de requêtes simultanément. Diffuser les données dans un flux de données Amazon Kinesis depuis API Gateway et traiter les données par lots est une solution efficace pour plusieurs raisons. Kinesis Data Streams peut absorber un grand volume de données entrantes, agissant comme un tampon. Le traitement par lots des données par une fonction Lambda consom
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