제조 회사의 기계 센서가 .csv 파일을 Amazon S3 버킷에 업로드합니다. 각 .csv 파일은 자동 그래픽 보고서를 위해 가능한 한 빨리 이미지로 변환되어야 합니다. 이미지는 1개월 후에는 관련성이 없어지지만, .csv 파일은 1년에 두 번 기계 학습 모델을 훈련하는 데 사용하기 위해 보관되어야 합니다. ML 훈련 및 감사는 몇 주 전에 예정됩니다. 다음 단계 조합 중 가장 비용 효율적으로 이러한 요구 사항을 충족하는 것은 무엇입니까? (두 가지 선택)

첫 번째 정답은 .csv 파일이 S3에 업로드될 때 AWS Lambda 함수를 트리거하여 이미지를 생성하고 S3에 저장하는 것입니다. Lambda는 서버리스 방식으로 이벤트 기반 처리에 적합하며, 필요한 만큼만 비용을 지불하므로 비용 효율적입니다. EC2 Spot Instance는 지속적으로 실행되거나 수동으로 관리해야 할 수 있어 비용이 더 많이 들 수 있습니다. 두 번째 정답은 S3 Lifecycle 규칙을 사용하여 .csv 파일을 S3 Glacier로 전환하고 이미지를 30일 후에 만료시키는 것입니다. .csv 파일은 1년에 두 번만 필요하므로 S3 Glacier는 가장 저렴한 장기 보관 옵션입니다. 이미지는 30일 후에 관련성이 없어지므로 만료시켜 비용을 절감합니다. S3 One Zone-IA 또는 S3 Standard-IA는 Glacier보다 비용이 비싸고, RRS는 더 이상 권장되지 않습니다.