Firma hostuje aplikację na funkcjach AWS Lambda wywoływanych przez API Amazon API Gateway. Funkcje Lambda zapisują dane klientów do bazy danych Amazon Aurora MySQL. Za każdym razem, gdy firma aktualizuje bazę danych, funkcje Lambda nie są w stanie nawiązać połączenia z bazą danych, dopóki aktualizacja nie zostanie zakończona, co powoduje utratę danych klientów dla niektórych zdarzeń. Architekt rozwiązań musi zaprojektować rozwiązanie, które będzie przechowywać dane klientów utworzone podczas aktualizacji bazy danych. Które rozwiązanie spełni te wymagania?

Poprawna odpowiedź to przechowywanie danych klientów w kolejce Amazon SQS FIFO i użycie funkcji Lambda do ich przetwarzania. SQS FIFO gwarantuje kolejność wiadomości i dostarczenie dokładnie raz, co zapobiega utracie danych podczas niedostępności bazy danych. Funkcja Lambda może odpytywać kolejkę i zapisywać dane do bazy danych, gdy ta będzie dostępna, zapewniając trwałość i niezawodność. Udostępnienie proxy Amazon RDS nie rozwiąże problemu niedostępności bazy danych podczas aktualizacji, ponieważ proxy jedynie przekazuje połączenia. Zwiększenie czasu działania funkcji Lambda i mechanizm ponawiania prób w kodzie może prowadzić do przekroczenia limitów czasu i nie gwarantuje trwałości danych, jeśli baza danych jest niedostępna przez dłuższy czas. Utrwalanie danych w lokalnej pamięci masowej Lambda jest nietrwałe i nieodpowiednie, ponieważ dane zostaną utracone po zakończeniu działania funkcji Lambda.