Un'azienda gestisce risorse AWS in più Regioni e dispone di un file system Amazon EFS in ogni Regione. Il team di data science lavora solo in una Regione e i suoi dati devono rimanere in quella Regione. Un data engineer deve creare un dataset consolidato elaborando i file archiviati su ogni EFS regionale utilizzando una state machine di Step Functions che orchestra le funzioni Lambda. Quale opzione raggiunge questo obiettivo con il minor sforzo?

L'opzione corretta utilizza AWS DataSync per consolidare i dati da tutti i file system EFS regionali in un unico file system EFS nella Regione del team di data science. Questo approccio è efficiente perché DataSync è progettato per trasferimenti di dati su larga scala e gestisce automaticamente la sincronizzazione. Le funzioni Lambda del team di data science possono quindi accedere ai dati consolidati localmente, riducendo la latenza e la complessità. Le altre opzioni sono meno efficienti o più complesse: Il peering delle VPC e il montaggio diretto degli EFS remoti aumenterebbero la latenza e la complessità di gestione, oltre a richiedere la gestione del blocco dei file. La replica cross-Region di EFS è unidirezionale e non è pensata per consolidare più sorgenti in un'unica destinazione. Distribuire funzioni Lambda in ogni Regione per elaborare i dati e scrivere su S3 richiederebbe una logica di orchestrazione più complessa e la gestione di bucket S3 separati, aumentando la complessità complessiva.