I sensori delle macchine di un'azienda manifatturiera caricano file .csv in un bucket Amazon S3. Ogni file .csv deve essere convertito in un'immagine il prima possibile per report grafici automatici. Le immagini diventano irrilevanti dopo 1 mese, ma i file .csv devono essere conservati per addestrare modelli di machine learning due volte l'anno. Gli addestramenti e gli audit ML sono programmati con settimane di anticipo. Quale combinazione di passaggi soddisferà questi requisiti nel modo PIÙ conveniente? (Scegliere due.)

La funzione AWS Lambda è una soluzione serverless ed economica per elaborare i file .csv non appena vengono caricati, convertendoli in immagini senza la necessità di gestire server. L'invocazione basata su eventi S3 è efficiente. Le regole del ciclo di vita di S3 sono essenziali per la gestione dei costi e la conformità. La transizione dei file .csv a S3 Glacier dopo 1 giorno è conveniente perché i file sono necessari solo due volte l'anno per l'addestramento ML, che è programmato con largo anticipo, consentendo il tempo di recupero di Glacier. La scadenza delle immagini dopo 30 giorni soddisfa il requisito che diventino irrilevanti dopo tale periodo. L'opzione Amazon EC2 Spot è più costosa e meno efficiente per l'elaborazione basata su eventi rispetto a Lambda. Le opzioni S3 One Zone-IA e S3 Standard-IA per i file .csv sono meno convenienti di S3 Glacier per dati a cui si accede raramente e con tempi di recupero flessibili. Mantenere le immagini in Reduced Redundancy Storage (RRS) non è una pratica consigliata in quanto RRS è deprecato e non più disponibile per i nuovi oggetti.