Bir hastane, geniş bir tarihi yazılı kayıt arşivini dijitalleştiriyor ve günde yüzlerce belge eklemeye devam edecek. Veri ekibi belgeleri tarayacak ve AWS'ye yükleyecek. Bir çözümler mimarı, belgeleri analiz etmeli, tıbbi bilgileri çıkarmalı ve sonuçları bir uygulamanın veriler üzerinde SQL sorguları çalıştırabileceği şekilde depolamalıdır. Çözüm, ölçeklenebilirliği en üst düzeye çıkarmalı ve operasyonel çabayı en aza indirmelidir. Çözümler mimarı hangi iki adımı atmalıdır? (İki tane seçin.)

Doğru cevaplar, sunucusuz hizmetleri kullanarak ölçeklenebilirliği en üst düzeye çıkarır ve operasyonel çabayı en aza indirir. Yeni belgeler yüklendiğinde bir Lambda fonksiyonu tetiklenir. Amazon Textract, taranan belgelerden metni çıkarır ve Amazon Comprehend Medical, tıbbi bilgileri tespit edip çıkarır. Bu işlenen veriler daha sonra Amazon S3'e depolanır ve sunucusuz bir sorgu hizmeti olan Amazon Athena kullanılarak sorgulanabilir. Yanlış seçenekler: Amazon EC2 instance'ında MySQL veritabanı çalıştırmak, operasyonel yükü artırır ve sunucusuz çözümler kadar ölçeklenebilir değildir. Amazon Rekognition, genel görüntü ve video analizi için tasarlanmıştır, ancak tıbbi belgelerden metin çıkarmak için Amazon Textract daha uygundur. Amazon Transcribe Medical ise ses transkripsiyonu içindir, metin analizi için değil. Taranan dosyaları işlemek için özel bir uygulama çalıştırmak ve Auto Scaling grubu kullanmak, yönetilmesi gereken EC2 instance'ları nedeniyle operasyonel yükü artırır ve daha az yönetilen bir çözümdür.