Энергетическая компания собирает данные об использовании интеллектуальных счетчиков каждые 5 минут. Данные поступают через Amazon API Gateway, передаются в функцию AWS Lambda и хранятся в таблице Amazon DynamoDB. Во время пилотного проекта Lambda выполнялась 3–5 секунд, но по мере увеличения количества счетчиков длительность выполнения Lambda возросла до 1–2 минут, а увеличение количества типов метрик еще больше увеличило длительность. Возникает много ошибок ProvisionedThroughputExceededException при выполнении операций PUT в DynamoDB и много ошибок TooManyRequestsException от Lambda. Какая комбинация изменений решит эти проблемы? (Выберите два.)

Увеличение количества единиц производительности записи (WCU) в DynamoDB напрямую решает ошибки ProvisionedThroughputExceededException, позволяя таблице обрабатывать больше операций записи в секунду. Передача данных в поток Amazon Kinesis из API Gateway и последующая пакетная обработка данных функцией Lambda решает проблему TooManyRequestsException от Lambda и длительного времени выполнения. Kinesis Data Streams может принимать данные с высокой скоростью и буферизовать их, а Lambda может обрабатывать эти данные пакетами, что более эффективно, чем обработка каждого отдельного запроса. Увеличение памяти Lambda не решит проблемы с DynamoDB или TooManyRequestsException. Увеличение размера полезной нагрузки усугубит проблему. Использование SQS FIFO не решит проблему TooManyRequestsException для Lambda, поскольку Lambda все равно будет вызываться для каждого сообщения.