動画処理アプリケーションは、新しい画像がアップロードされたときにS3によってトリガーされるNode.js AWS Lambda関数として実行されます。この関数は、あるS3バケットから画像をダウンロードし、変換し、変換された画像を2番目のS3バケットに書き込み、DynamoDBのメタデータを更新します。画像サイズが大きくなるにつれて、Lambda関数が頻繁にタイムアウトするようになりました。関数のタイムアウトはすでに最大に設定されています。会社はサーバーを管理したくありません。ソリューションアーキテクトは、呼び出しの失敗を回避するために、どの変更の組み合わせを実装すべきですか？（2つ選択してください。）

Lambda関数のタイムアウトが最大に設定されていても頻繁に発生しているため、より長時間実行できるコンピューティング環境が必要です。アプリケーションをDockerコンテナとしてパッケージ化し、Amazon ECRに公開することで、Lambdaの実行時間制限を超えて実行できるAmazon ECS Fargateタスクでアプリケーションを実行できるようになります。Fargateはサーバー管理が不要なコンテナオーケストレーションサービスであり、Lambdaのイベント駆動型モデルを維持しつつ、長時間実行される処理に対応できます。 誤った選択肢： AWS Step FunctionsとLambdaのプロビジョニングされた同時実行数は、並行処理を可能にしますが、個々のLambda関数の実行時間制限は解決しません。 Amazon ECS EC2タスクはサーバー管理が必要であり、要件に反します。 Amazon EFSとAmazon RDSへの変更は、ストレージとデータベースの変更であり、Lambdaの実行時間制限の問題を直接解決しません。