Une entreprise exécute de gros travaux de simulation par lots sur des données stockées dans un compartiment S3. Les travaux sont tolérants aux pannes (peuvent être interrompus) et les sorties sont stockées dans un compartiment S3 distinct. Chaque travail traite 15 à 20 Go de données d'entrée. Quelle architecture répondra aux exigences de la manière la plus rentable ?

L'option correcte est la plus rentable car AWS Batch est conçu pour exécuter des charges de travail par lots à grande échelle, et l'utilisation d'instances Spot EC2 avec la stratégie SPOTCAPACITYOPTIMIZED minimise les coûts en tirant parti de la capacité Spot disponible tout en optimisant la résilience pour les charges de travail tolérantes aux pannes. Les travaux de simulation par lots sont un cas d'utilisation idéal pour les instances Spot. L'utilisation de Lambda est inappropriée pour traiter 15 à 20 Go de données par travail en raison des limites de mémoire et de temps d'exécution, même avec une concurrence provisionnée. Un mélange d'instances à la demande et Spot dans AWS Batch ou EKS serait plus coûteux que d'utiliser uniquement des instances Spot pour des charges de travail tolérantes aux pannes. EKS ajoute également une complexité de gestion qui n'est pas nécessaire pour des travaux par lots simples.