Een streaming mediabedrijf bouwt zijn infrastructuur opnieuw op om tegemoet te komen aan de toenemende vraag naar videocontent die gebruikers dagelijks consumeren. Het bedrijf moet video's van terabytes verwerken om bepaalde content in de video's te blokkeren. Videoverwerking kan tot 20 minuten duren. Het bedrijf heeft een oplossing nodig die meeschaalt met de vraag en kosteneffectief blijft. Welke oplossing voldoet aan deze vereisten?

De juiste oplossing maakt gebruik van Amazon ECS met AWS Fargate voor schaalbare, serverloze containerorkestratie, ideaal voor het verwerken van video's die tot 20 minuten kunnen duren. Dit schaalt automatisch mee met de vraag en is kosteneffectief omdat u alleen betaalt voor de gebruikte rekenkracht. Amazon Aurora is een schaalbare, performante en kosteneffectieve relationele database voor metadata. Amazon S3 Intelligent-Tiering optimaliseert de opslagkosten door data automatisch naar de meest geschikte opslaglaag te verplaatsen, wat ideaal is voor videocontent met variabele toegangspatronen. Andere opties zijn minder geschikt: AWS Lambda heeft een maximale uitvoeringstijd van 15 minuten, wat te kort is voor videoverwerkingen die tot 20 minuten duren. EC2-instances met Auto Scaling vereisen meer beheeroverhead dan Fargate en S3 Standard is niet geoptimaliseerd voor variabele toegangspatronen zoals Intelligent-Tiering. Amazon EKS op EC2 is een geldige optie, maar Amazon RDS in één Availability Zone biedt geen hoge beschikbaarheid, en S3 Glacier Deep Archive is te traag voor actieve videocontent.