한 회사에 JSON 문서를 처리하고 결과를 온프레미스 SQL 데이터베이스에 쓰는 작은 Python 애플리케이션이 있습니다. 이 애플리케이션은 하루에 수천 번 실행됩니다. 회사는 이 애플리케이션을 AWS 클라우드로 마이그레이션하려고 하며 확장성을 극대화하고 운영 오버헤드를 최소화하는 고가용성 솔루션을 요구합니다. 어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족합니까?

이 솔루션은 확장성을 극대화하고 운영 오버헤드를 최소화합니다. Amazon S3는 JSON 문서를 저장하기 위한 고가용성 및 내구성 있는 객체 스토리지입니다. AWS Lambda는 서버리스 컴퓨팅 서비스로, S3 이벤트에 의해 자동으로 트리거되어 코드를 실행하고 필요에 따라 확장됩니다. 이는 운영 오버헤드가 거의 없음을 의미합니다. Amazon Aurora는 고성능 및 고가용성을 제공하는 관리형 관계형 데이터베이스 서비스입니다. 다른 옵션들은 다음과 같은 이유로 적합하지 않습니다. EC2 인스턴스를 사용하는 첫 번째 옵션은 서버 관리가 필요하여 운영 오버헤드가 더 큽니다. Amazon EBS는 단일 EC2 인스턴스에 최적화된 블록 스토리지이며, Multi-Attach는 특정 시나리오에만 적합하며 확장성 및 관리 측면에서 S3보다 복잡합니다. SQS와 ECS를 사용하는 마지막 옵션은 SQS 대기열에 JSON 문서를 저장하는 것이 비효율적이며, ECS는 Lambda보다 더 많은 관리 오버헤드를 가집니다.