Un'azienda ha creato un'applicazione di analisi delle immagini in cui gli utenti caricano foto e selezionano cornici. Attualmente utilizza una singola istanza Amazon EC2 e Amazon DynamoDB per i metadati. Il traffico degli utenti varia in modo significativo in base all'ora del giorno e il numero di utenti simultanei aumenterà. L'azienda deve garantire che l'applicazione possa scalare per soddisfare la domanda. Quale soluzione soddisfa questi requisiti?

La soluzione corretta sfrutta AWS Lambda per l'elaborazione delle immagini, che offre scalabilità automatica e costi ottimizzati per carichi di lavoro variabili. Amazon S3 è la scelta ideale per archiviare le foto, essendo un servizio di storage di oggetti altamente scalabile, duraturo e conveniente. Mantenere DynamoDB per i metadati è appropriato, dato che è un database NoSQL serverless e scalabile, già utilizzato dall'azienda. Le altre opzioni sono meno efficaci: Archiviare le foto direttamente in DynamoDB non è efficiente né consigliato, poiché DynamoDB è ottimizzato per piccole quantità di dati strutturati (metadati), non per oggetti di grandi dimensioni come le immagini. Amazon Kinesis Data Firehose è un servizio di streaming di dati, non adatto per l'elaborazione diretta di immagini o per l'archiviazione primaria di foto e metadati. Aumentare le istanze EC2 e utilizzare volumi EBS io2 non risolve completamente la scalabilità on-demand per carichi di lavoro variabili e introduce complessità di gestione, oltre a costi potenzialmente più elevati rispetto a una soluzione serverless.