Une entreprise lance une application de partage de photos sur AWS. Les utilisateurs téléchargent des images dans un compartiment S3. Une fonction Lambda génère des miniatures et les stocke dans un autre compartiment S3. Pendant le développement, la fonction Lambda prend parfois plus de 2 minutes pour générer des miniatures, mais l'entreprise exige que chaque image soit traitée en moins de 30 secondes. Quelle modification le développeur doit-il apporter pour répondre à cette exigence ?

Augmenter l'allocation de mémoire d'une fonction Lambda est la solution la plus efficace car la puissance de calcul (vCPU) allouée à une fonction Lambda est directement proportionnelle à la quantité de mémoire configurée. Plus de mémoire signifie plus de CPU, ce qui permet à la fonction de traiter les images plus rapidement et de respecter le délai de 30 secondes. Les autres options sont incorrectes car : Lambda n'offre pas de configuration directe en vCPU ni de choix de type d'instance comme EC2. La puissance de calcul est liée à la mémoire. Les performances "burstable" ne sont pas un concept applicable aux fonctions Lambda de cette manière ; elles sont conçues pour être toujours disponibles et évolutives.