Aplikacja używa funkcji AWS Lambda (wywoływanej za pośrednictwem Amazon API Gateway) do przechowywania danych w bazie danych Amazon Aurora PostgreSQL. Podczas fazy proof-of-concept firma podniosła limity Lambda, aby obsłużyć duże obciążenia danych. Architekt rozwiązań musi zarekomendować projekt, który poprawi skalowalność i zminimalizuje wysiłek konfiguracyjny. Które rozwiązanie spełnia te wymagania?

Poprawne rozwiązanie z SQS zwiększa skalowalność i minimalizuje wysiłek konfiguracyjny, ponieważ SQS działa jako bufor, oddzielając funkcję odbierającą dane od funkcji zapisującej do bazy. Pozwala to na asynchroniczne przetwarzanie, co jest kluczowe przy dużych obciążeniach, zapobiegając przeciążeniu bazy danych Aurora PostgreSQL i unikając limitów współbieżności Lambda. SQS automatycznie skaluje się, aby obsłużyć dowolną liczbę wiadomości. Przebudowa na EC2 (opcja 1) wymaga zarządzania infrastrukturą, co zwiększa wysiłek. Zmiana na DynamoDB z DAX (opcja 2) jest znaczącą refaktoryzacją bazy danych, co jest dużym wysiłkiem. Użycie SNS (opcja 3) nie zapewnia buforowania i gwarancji dostarczenia wiadomości w taki sam sposób jak SQS, co może prowadzić do utraty danych lub przeciążenia funkcji zapisującej.