ウェブクローリングプロセスは、t2.micro EC2 インスタンスのフリートで実行されます。インスタンスは、ターゲット URL の SQS キューをポーリングし、各 URL を 10 秒以内にクロールし、結果をすべてのインスタンスにマウントされた共有 Amazon EFS ファイルシステムに書き込みます。URL はめったにキューに追加されず、メトリクスは、キューが空の場合にインスタンスがアイドル状態であることを示しています。コスト最適化のために再設計する必要があります。最も費用対効果の高い2つの変更はどれですか？

ウェブクローリングプロセスをAWS Lambda関数にリファクタリングすることで、インスタンスがアイドル状態になる問題を解決し、リクエストに応じてのみコンピューティングリソースを使用するため、コストを大幅に削減できます。LambdaはSQSキューから直接メッセージをプルするように設定できます。結果をAmazon S3に保存することは、EFSよりもコスト効率が高いです。S3は耐久性、可用性、スケーラビリティに優れ、アクセス頻度が低いデータに対してはさらに低コストのストレージクラスを提供します。 t2.microインスタンスをm5.8xlargeに置き換えるのは、アイドル状態の問題を解決せず、コストを増加させる可能性があります。Amazon NeptuneやAurora Serverless MySQLは、グラフデータやリレーショナルデータに適していますが、クローリング結果のような大量の非構造化データを保存するにはS3が最も費用対効果が高い選択肢です。