Глобальное мобильное приложение для продажи билетов отображает штрихкод, который считывается сканерами событий. После сканирования сканеры вызывают бэкенд API для проверки штрихкода по базе данных, а затем обновляют одну таблицу базы данных, чтобы пометить штрихкод как использованный. Компания будет размещать базу данных в трех регионах AWS и нуждается в DNS-имени api.example.com. Какая архитектура обеспечивает НАИМЕНЬШУЮ задержку для проверки штрихкода и операции обновления?

Правильный ответ обеспечивает наименьшую задержку, используя глобальные таблицы DynamoDB для репликации данных между регионами, что гарантирует доступность данных близко к пользователю. Lambda@Edge выполняет логику проверки штрихкода на граничных серверах CloudFront, минимизируя задержку за счет обработки запросов ближе к источнику. CloudFront кэширует ответы и маршрутизирует запросы к ближайшей граничной точке. Неправильные варианты: Использование Aurora Global Database с ECS или EKS и Global Accelerator/CloudFront все равно требует, чтобы запросы API доходили до региональных кластеров, а не обрабатывались на граничных серверах, что увеличивает задержку. Вариант с CloudFront Function не подходит, так как CloudFront Functions предназначены для легких манипуляций с запросами/ответами и не могут напрямую взаимодействовать с DynamoDB для выполнения сложной логики бэкенда. Lambda@Edge, напротив, может выполнять более сложную логику и взаимодействовать с другими сервисами AWS.