Компания размещает приложение на функциях AWS Lambda, вызываемых API Amazon API Gateway. Функции Lambda сохраняют данные клиентов в базу данных Amazon Aurora MySQL. При каждом обновлении базы данных функции Lambda не могут установить соединение с базой данных до завершения обновления, что приводит к потере данных клиентов для некоторых событий. Архитектору решений необходимо разработать решение, которое будет хранить данные клиентов, созданные во время обновлений базы данных. Какое решение будет соответствовать этим требованиям?

Правильный ответ — использование Amazon SQS FIFO. Когда база данных Aurora MySQL недоступна во время обновлений, функции Lambda могут отправлять данные клиентов в очередь SQS FIFO. Это гарантирует сохранение порядка сообщений и их обработку ровно один раз, предотвращая потерю данных. Отдельная функция Lambda может затем опрашивать эту очередь и записывать данные в базу данных Aurora, когда она снова станет доступной, обеспечивая асинхронную обработку и устойчивость к временным сбоям базы данных. Неправильные варианты: Прокси-сервер Amazon RDS не решит проблему недоступности базы данных во время обновления, так как он лишь упрощает управление соединениями, а не кэширует данные при недоступности базы данных. Увеличение времени выполнения Lambda и механизм повторных попыток могут привести к задержкам и таймаутам, если база данных будет недоступна в течение длительного времени, и не гарантируют сохранение данных. Локальное хранилище Lambda является временным и может быть потеряно после завершения выполнения функции, что приведет к потере данных.