Une entreprise dispose d'une petite application Python qui traite des documents JSON et écrit les résultats dans une base de données SQL sur site. L'application s'exécute des milliers de fois par jour. L'entreprise souhaite migrer l'application vers le cloud AWS et a besoin d'une solution hautement disponible qui maximise l'évolutivité et minimise la charge opérationnelle. Quelle solution répond à ces exigences ?

Cette solution est la plus appropriée car elle utilise des services serverless et gérés qui répondent aux exigences de haute disponibilité, d'évolutivité maximale et de charge opérationnelle minimale. Placer les documents JSON dans un compartiment S3 permet un stockage durable et hautement disponible. Une fonction AWS Lambda déclenchée par l'arrivée de nouveaux objets dans S3 exécute le code Python de manière entièrement gérée et s'adapte automatiquement au nombre de documents à traiter, sans qu'il soit nécessaire de provisionner ou de gérer des serveurs. Aurora est une base de données relationnelle gérée, hautement disponible et évolutive, compatible avec SQL. Les autres options sont moins optimales : L'utilisation d'instances EC2 pour le traitement augmente la charge opérationnelle et ne s'adapte pas aussi dynamiquement que Lambda. L'utilisation d'EBS Multi-Attach pour les documents JSON n'est pas une solution de stockage d'objets évolutive et hautement disponible pour ce cas d'utilisation, et EBS est un stockage au niveau du bloc, pas un stockage d'objets. L'utilisation d'ECS avec le type de lancement EC2 implique la gestion d'instances EC2, ce qui augmente la charge opérationnelle par rapport à Lambda. SQS est plus adapté pour la messagerie que pour le stockage direct de documents volumineux.