Een bedrijf migreert zijn on-premises IoT-platform naar AWS. Het platform bestaat uit: een MongoDB-cluster dat verzamelde en verwerkte IoT-gegevens opslaat; een app die MQTT gebruikt om elke 5 minuten apparaten te pollen; periodieke taken die rapporten genereren (taken duren 120-600 seconden); en een openbare webapplicatie die rapporten serveert. Het bedrijf wil de operationele overhead verminderen met behoud van prestaties. Welke combinatie van stappen biedt de vereiste oplossing met de MINSTE operationele overhead? (Kies drie.)

Het migreren van het MongoDB-cluster naar Amazon DocumentDB (met MongoDB-compatibiliteit) vermindert de operationele overhead aanzienlijk, omdat DocumentDB een volledig beheerde databaseservice is. Het verbinden van apparaten met AWS IoT Core en het gebruik van een AWS IoT-regel om een Lambda-functie te activeren voor het verwerken en opslaan van apparaatberichten, is een serverloze en schaalbare aanpak met minimale operationele overhead. Het maken van AWS Step Functions state machines met AWS Lambda-taken voor het genereren van rapporten en deze naar Amazon S3 schrijven, gecombineerd met Amazon CloudFront voor het serveren, biedt een volledig beheerde, schaalbare en kosteneffectieve oplossing voor rapportage. De optie om een Lambda-functie te maken die rechtstreeks verbinding maakt met IoT-apparaten en een Lambda-laag gebruikt voor buffering is minder efficiënt dan AWS IoT Core, dat specifiek is ontworpen voor het beheer van IoT-apparaten en berichten. Het implementeren van een Amazon EKS-cluster op EC2-instances voor rapportage verhoogt de operationele overhead aanzienlijk door het beheer van het cluster en de onderliggende EC2-instances. Het migreren van MongoDB naar Amazon EC2-instances behoudt de operationele overhead van het zelf beheren van de database, wat in strijd is met het doel om de overhead te verminderen.