Een webapplicatie stelt gebruikers in staat om korte video's te uploaden. Video's worden opgeslagen op EBS-volumes en geanalyseerd door aangepaste herkenningssoftware. De site gebruikt EC2 Auto Scaling voor de weblaag en een afzonderlijke Auto Scaling-groep die een SQS-wachtrij verwerkt. Het bedrijf wil de operationele overhead verminderen door waar mogelijk beheerde AWS-services te gebruiken en afhankelijkheden van software van derden te verwijderen. Welke herarchitectuur voldoet aan deze doelen?

De correcte optie voldoet het beste aan de doelen van het verminderen van operationele overhead en het gebruik van beheerde AWS-services. Door de webapplicatie en video's in Amazon S3 op te slaan, wordt de afhankelijkheid van EC2-instances en EBS-volumes voor opslag geëlimineerd, wat de operationele overhead aanzienlijk verlaagt. S3 event notifications automatiseren het publiceren van gebeurtenissen naar SQS, en een AWS Lambda-functie is een serverloze, beheerde service die ideaal is voor het verwerken van SQS-berichten. Het vervangen van aangepaste software door Amazon Rekognition is een directe overstap naar een beheerde AWS-service voor video-analyse. De andere opties zijn minder optimaal: Het uitvoeren van de webapplicatie in Amazon ECS-containers vermindert de operationele overhead niet zoveel als een volledig serverloze aanpak met S3 en Lambda. Spot Instances zijn goedkoper, maar introduceren complexiteit en zijn niet altijd beschikbaar. Het opslaan van video's in Amazon EFS is een beheerde service, maar vereist nog steeds EC2-instances om het bestandssysteem te koppelen, wat meer operationele overhead heeft dan S3. AWS Elastic Beanstalk is een beheerde service, maar het draait nog steeds op EC2-instances en vereist meer beheer dan een volledig serverloze oplossing met S3 en Lambda.