Приложение для обработки видео работает как функция AWS Lambda на Node.js, которая запускается S3 при загрузке нового изображения. Функция загружает изображения из одного бакета S3, преобразует их, записывает преобразованное изображение во второй бакет S3 и обновляет метаданные в DynamoDB. По мере увеличения размеров изображений функция Lambda теперь часто завершается по таймауту; таймаут функции уже установлен на максимум. Компания не хочет управлять серверами. Какую комбинацию изменений должен реализовать архитектор решений, чтобы избежать сбоев вызова? (Выберите два.)

Правильные ответы решают проблему тайм-аута Lambda, используя AWS Fargate для длительных задач. Упаковка приложения в образ Docker и публикация его в Amazon ECR позволяет запускать его как контейнер. Затем создание определения задачи Amazon ECS с совместимостью AWS Fargate, ссылающегося на этот образ, позволяет Lambda запускать эту задачу Fargate для обработки изображений. Fargate обеспечивает необходимую вычислительную мощность и время выполнения без управления серверами. Неправильные варианты: Использование AWS Step Functions с параллельным выполнением Lambda не решит проблему тайм-аута, так как каждая отдельная функция Lambda по-прежнему будет ограничена максимальным временем выполнения. Использование Amazon ECS с совместимостью Amazon EC2 потребует управления серверами EC2, что противоречит требованию компании не управлять серверами. Изменение хранилища на Amazon EFS и Amazon RDS не решит проблему тайм-аута функции Lambda; это лишь изменит способ хранения данных.