Un'azienda ha un workflow di ingestione dati che utilizza un argomento Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) per notificare nuove consegne e una funzione AWS Lambda per elaborare i dati e registrare i metadati. Il workflow a volte fallisce a causa di problemi di connettività di rete; quando fallisce, la funzione Lambda non ingerisce i dati a meno che l'azienda non riesegua manualmente il job. Quale combinazione di azioni dovrebbe intraprendere un solutions architect affinché la funzione Lambda ingerisca tutti i dati in modo affidabile in futuro? (Scegliere due.)

Per garantire che la funzione Lambda elabori tutti i dati in modo affidabile, anche in caso di errori transitori, è necessario implementare un meccanismo di accodamento. Creare una coda Amazon SQS e sottoscriverla all'argomento SNS assicura che ogni messaggio inviato all'argomento SNS venga conservato in modo duraturo nella coda SQS. Se la funzione Lambda fallisce, il messaggio rimane nella coda e può essere rielaborato in seguito. Modificare la funzione Lambda per leggere da questa coda SQS le consente di elaborare i messaggi in modo asincrono e di gestire i fallimenti con tentativi automatici, garantendo che nessun dato venga perso. Distribuire la funzione Lambda in più Zone di Disponibilità (AZ) migliora la resilienza ma non risolve il problema dei messaggi persi in caso di fallimento della funzione. Aumentare CPU/memoria o il throughput provisioned potrebbe migliorare le prestazioni ma non garantisce l'ingestione affidabile dei dati in caso di errori.