Компания копирует 200 ТБ данных недавнего океанографического исследования на устройства AWS Snowball Edge Storage Optimized. Кластер высокопроизводительных вычислений (HPC) компании, размещенный на AWS, используется для поиска месторождений нефти и газа. Архитектор решений должен обеспечить кластеру постоянную задержку менее миллисекунды и высокопроизводительный доступ к данным на устройствах Snowball Edge Storage Optimized. Компания возвращает устройства в AWS. Какое решение удовлетворит этим требованиям?

Правильный ответ — создание бакета Amazon S3, импорт данных в него, настройка Amazon FSx for Lustre с интеграцией S3 и доступ к ней из кластера HPC. Это решение обеспечивает требуемую задержку менее миллисекунды и высокую производительность, поскольку FSx for Lustre — это высокопроизводительная файловая система, оптимизированная для HPC-нагрузок, которая может работать с данными из S3. Первый вариант (AWS Storage Gateway) не подходит, так как файловый шлюз обычно не обеспечивает сверхнизкую задержку, необходимую для HPC. Третий вариант (Amazon EFS) не является оптимальным для высокопроизводительных вычислений с такими требованиями к задержке, как FSx for Lustre. Четвертый вариант неверен, потому что данные сначала должны быть импортированы в AWS через S3 после возврата устройств Snowball Edge, а не напрямую в FSx for Lustre.