Een bedrijf migreert een Oracle-database naar AWS. De database bevat één tabel met miljoenen GIS-afbeeldingen met hoge resolutie, elk geïdentificeerd door een geografische code. Tijdens natuurrampen worden tienduizenden afbeeldingen elke paar minuten bijgewerkt. Elke geografische code verwijst naar één afbeelding. Het bedrijf heeft een zeer beschikbare, schaalbare en kosteneffectieve oplossing nodig voor deze gebeurtenissen. Welke oplossing voldoet het beste aan deze vereisten?

De correcte oplossing maakt gebruik van Amazon S3 voor de opslag van de GIS-afbeeldingen. S3 is een zeer schaalbare, duurzame en kosteneffectieve objectopslag die ideaal is voor grote hoeveelheden ongestructureerde data zoals afbeeldingen. Amazon DynamoDB, een volledig beheerde NoSQL-database, wordt gebruikt om de geografische codes als sleutel en de S3 URL van de afbeelding als waarde op te slaan. DynamoDB is ontworpen voor hoge beschikbaarheid en schaalbaarheid, en kan tienduizenden updates per minuut aan, wat essentieel is tijdens natuurrampen. De andere opties zijn minder geschikt: Oracle op RDS is duurder en minder schaalbaar voor miljoenen afbeeldingen en frequente updates dan S3 en DynamoDB. Het opslaan van de afbeeldingen direct in DynamoDB is niet kosteneffectief en ongeschikt voor grote binaire objecten. DAX helpt wel met leesprestaties, maar lost de opslagproblematiek niet op. Het combineren van S3 voor afbeeldingen en Oracle op RDS voor metadata is mogelijk, maar DynamoDB is een betere keuze voor de metadata vanwege de schaalbaarheid en kosteneffectiviteit bij hoge updatefrequenties.