Firma posiada małą aplikację w Pythonie, która przetwarza dokumenty JSON i zapisuje wyniki do lokalnej bazy danych SQL. Aplikacja uruchamiana jest tysiące razy dziennie. Firma chce przenieść aplikację do chmury AWS i wymaga wysoce dostępnego rozwiązania, które maksymalizuje skalowalność i minimalizuje nakład pracy operacyjnej. Które rozwiązanie spełnia te wymagania?

Poprawna odpowiedź wykorzystuje AWS Lambda, która jest bezserwerową usługą obliczeniową, idealną do uruchamiania kodu w odpowiedzi na zdarzenia, takie jak przesyłanie plików do S3. Lambda automatycznie skaluje się w górę i w dół, minimalizując nakład pracy operacyjnej i zapewniając wysoką dostępność. Amazon S3 to wysoce dostępny i skalowalny magazyn obiektów, a Amazon Aurora to skalowalna i wysoce dostępna relacyjna baza danych. Pozostałe opcje są mniej optymalne: Użycie wielu instancji EC2 wymaga zarządzania serwerami i skalowaniem ręcznym lub za pomocą Auto Scaling Group, co zwiększa nakład pracy operacyjnej. Amazon EBS Multi-Attach jest przeznaczony do specyficznych zastosowań, a przechowywanie dokumentów JSON bezpośrednio na woluminie EBS nie jest optymalne dla skalowalności i dostępności w porównaniu do S3. Amazon RDS DB jest mniej skalowalny niż Aurora. Amazon ECS z typem uruchamiania EC2 również wymaga zarządzania instancjami EC2, a przetwarzanie dokumentów JSON z SQS jest bardziej złożone niż bezpośrednie wyzwalanie Lambda przez S3.