Une entreprise exécute une application basée sur REST sur Amazon EC2 qui reçoit des données quasi en temps réel d'un fournisseur tiers. L'application traite et stocke les données. Le fournisseur reçoit de nombreuses erreurs 503 Service Unavailable lors de l'envoi de données, car la capacité de calcul augmente et l'application atteint sa capacité maximale. Quelle conception un architecte de solutions devrait-il recommander pour fournir une solution plus évolutive ?

L'utilisation d'Amazon Kinesis Data Streams pour ingérer les données et de fonctions AWS Lambda pour les traiter offre une solution hautement évolutive et sans serveur. Kinesis Data Streams peut gérer des volumes de données élevés et des pics de trafic, agissant comme un tampon et garantissant que les données ne sont pas perdues lorsque l'application est sous charge. Lambda traite les données de manière asynchrone et s'adapte automatiquement en fonction du volume de données, éliminant ainsi les erreurs 503 dues à une capacité insuffisante. L'option API Gateway avec un plan d'utilisation ne résout pas le problème de capacité de traitement en aval. SNS n'est pas conçu pour l'ingestion de flux de données à haut débit et ne fournit pas de tampon persistant. Le reconditionnement en conteneur avec ECS et Auto Scaling améliore l'évolutivité, mais Kinesis et Lambda offrent une solution plus nativement élastique et sans serveur pour ce cas d'utilisation de traitement de flux de données.