I sensori di materassi di un'azienda IoT caricano circa 2 MB di dati per materasso ogni notte in un bucket Amazon S3. I dati di ciascun materasso devono essere elaborati e riassunti il prima possibile. L'elaborazione richiede 1 GB di memoria e termina entro 30 secondi. Quale soluzione soddisfa questi requisiti nel modo più conveniente?

AWS Lambda è la soluzione più conveniente perché è un servizio serverless che si adatta automaticamente al carico di lavoro e si paga solo per il tempo di calcolo effettivo utilizzato. I requisiti di elaborazione (1 GB di memoria, 30 secondi di esecuzione) rientrano perfettamente nei limiti di Lambda. Uno script Python è adatto per l'elaborazione dei dati. AWS Glue e Amazon EMR sono servizi più adatti per carichi di lavoro ETL (Extract, Transform, Load) su larga scala o per l'elaborazione di big data che richiedono cluster persistenti o job di lunga durata, risultando meno convenienti per l'elaborazione di singoli file di piccole dimensioni come descritto. Sebbene possano elaborare i dati, la loro complessità e il modello di costo li rendono meno efficienti per questo caso d'uso specifico.