Un'azienda sta migrando un database Oracle su AWS. Il database contiene una singola tabella con milioni di immagini GIS ad alta risoluzione, ciascuna identificata da un codice geografico. Durante i disastri naturali, decine di migliaia di immagini vengono aggiornate ogni pochi minuti. Ogni codice geografico mappa a una singola immagine. L'azienda richiede una soluzione altamente disponibile, scalabile ed economica per questi eventi. Quale soluzione soddisfa al meglio questi requisiti?

L'opzione corretta sfrutta Amazon S3 per l'archiviazione delle immagini e Amazon DynamoDB per la gestione dei metadati. S3 è ideale per oggetti di grandi dimensioni, offrendo alta disponibilità, scalabilità e costi contenuti. DynamoDB è un database NoSQL serverless, altamente scalabile e performante, perfetto per carichi di lavoro con elevati tassi di aggiornamento e accesso rapido tramite chiave primaria (il codice geografico). Le altre opzioni sono meno adatte: Archiviare immagini direttamente in un database relazionale (Oracle su RDS) non è efficiente per oggetti di grandi dimensioni e può portare a problemi di performance e costi elevati. Usare solo DynamoDB per le immagini non è ottimale, poiché DynamoDB è progettato per dati strutturati di dimensioni minori, non per blob binari di grandi dimensioni come le immagini. DAX è utile per la cache, ma non risolve il problema dell'archiviazione inefficiente delle immagini. L'ultima opzione, sebbene utilizzi S3 per le immagini, mantiene un database relazionale (Oracle su RDS) per i metadati, che potrebbe non scalare con la stessa agilità e costo-efficacia di DynamoDB per gli aggiornamenti rapidi e frequenti richiesti.