한 IoT 회사의 매트리스 센서가 매트리스당 약 2MB의 데이터를 매일 밤 Amazon S3 버킷에 업로드합니다. 각 매트리스의 데이터는 가능한 한 빨리 처리되고 요약되어야 합니다. 처리는 1GB의 메모리를 필요로 하며 30초 이내에 완료됩니다. 이러한 요구 사항을 가장 비용 효율적으로 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

이 시나리오에서는 각 매트리스 센서가 매일 밤 2MB의 데이터를 S3에 업로드하고, 이 데이터는 1GB 메모리로 30초 이내에 처리되어야 합니다. AWS Lambda는 이벤트 기반으로 트리거되며, 짧고 간헐적인 작업에 매우 적합합니다. S3에 파일이 업로드될 때 Lambda 함수를 트리거하여 Python 스크립트로 데이터를 처리할 수 있습니다. 1GB 메모리 요구 사항과 30초 실행 시간은 Lambda의 제한 범위 내에 있어 비용 효율적입니다. AWS Glue는 대규모 ETL(추출, 변환, 로드) 작업에 적합하며, 이 시나리오의 작은 데이터 볼륨과 짧은 처리 시간 요구 사항에는 과도합니다. Amazon EMR은 대규모 분산 처리 프레임워크로, 이 시나리오의 간단한 작업에는 비용이 많이 들고 복잡합니다.