Aplikacja do przetwarzania wideo działa jako funkcja AWS Lambda w Node.js, która jest wyzwalana przez S3 po przesłaniu nowego obrazu. Funkcja pobiera obrazy z jednego zasobnika S3, przekształca je, zapisuje przekształcony obraz do drugiego zasobnika S3 i aktualizuje metadane w DynamoDB. Wraz ze wzrostem rozmiarów obrazów, funkcja Lambda często przekracza limit czasu; limit czasu funkcji jest już ustawiony na maksimum. Firma nie chce zarządzać serwerami. Jaką kombinację zmian powinien wdrożyć architekt rozwiązań, aby uniknąć błędów wywołania? (Wybierz dwie.)

Aplikacja przekracza limit czasu, co wskazuje na potrzebę dłuższego czasu wykonania niż maksymalny limit Lambda (15 minut). Przeniesienie logiki przetwarzania wideo do kontenera Docker i uruchomienie go na AWS Fargate (opcja 1 i 2) pozwala na dłuższe czasy wykonania (do 24 godzin) i większe zasoby, jednocześnie utrzymując model bezserwerowy, ponieważ Fargate eliminuje konieczność zarządzania serwerami EC2. Opcja z AWS Step Functions i równoległym uruchamianiem funkcji Lambda nie rozwiąże problemu przekraczania limitu czasu pojedynczej funkcji. Zwiększenie provisioned concurrency nie wpływa na maksymalny czas wykonania. Opcja z Amazon ECS na EC2 wymagałaby zarządzania serwerami, co jest sprzeczne z wymaganiami firmy. Opcja z Amazon EFS i RDS nie rozwiązuje problemu limitu czasu funkcji Lambda; zmienia tylko sposób przechowywania danych, a nie środowisko wykonawcze.