애플리케이션은 AWS Lambda 함수(Amazon API Gateway를 통해 호출됨)를 사용하여 Amazon Aurora PostgreSQL 데이터베이스에 데이터를 저장합니다. 개념 증명(PoC) 중에 회사는 대용량 데이터 로드를 처리하기 위해 Lambda 할당량을 늘렸습니다. 솔루션스 아키텍트는 확장성을 개선하고 구성 노력을 최소화하는 설계를 권장해야 합니다. 다음 중 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

정답은 Amazon SQS를 사용하여 Lambda 함수를 통합하는 것입니다. 이 솔루션은 비동기 처리를 도입하여 확장성을 향상하고, SQS는 메시지를 버퍼링하여 데이터베이스 로드 Lambda 함수가 과부하되지 않도록 합니다. SQS는 완전 관리형 서비스이므로 구성 노력이 최소화됩니다. 오답인 EC2 인스턴스로 리팩터링하는 것은 서버 관리 오버헤드를 증가시키고 Lambda의 서버리스 이점을 상실하게 합니다. Aurora를 DynamoDB로 변경하는 것은 데이터베이스 마이그레이션이 필요하며, 이는 상당한 노력과 비용을 수반합니다. Amazon SNS를 사용하는 것은 메시지 손실 가능성이 있어 안정적인 데이터 로드에는 적합하지 않습니다. SNS는 주로 구독자에게 메시지를 푸시하는 데 사용되는 반면, SQS는 메시지를 안정적으로 큐에 저장하고 소비자가 메시지를 처리할 때까지 보존합니다.