Bir Python betiği, bir S3 bucket'ından dosyaları almak ve işlemek için her 10 dakikada bir bir EC2 örneğinde çalışır; her dosyanın işlenmesi yaklaşık 5 dakika sürer ve yalnızca bir kez işlenir. CloudWatch metrikleri, EC2 örneğinin zamanın yaklaşık %40'ında boşta olduğunu göstermektedir. Şirket, iş yükünün yüksek düzeyde erişilebilir, ölçeklenebilir olmasını ve devam eden yönetim yükünü azaltmasını istemektedir. Bu gereksinimleri en uygun maliyetle karşılayan çözüm hangisidir?

Doğru cevap, mevcut Python betiğini bir AWS Lambda işlevine taşıyarak ve S3 olay bildirimlerini kullanarak Lambda'yı tetikleyerek en iyi maliyet etkinliğini, ölçeklenebilirliği ve yönetim yükü azaltmayı sağlar. Lambda, sunucusuz bir hizmet olduğundan, yalnızca kod çalıştığında ödeme yapılır ve boşta kalma süresi için ücret ödenmez. S3 olay bildirimleri, dosyalar yüklendiğinde Lambda'yı otomatik olarak tetikleyerek anında işleme ve yönetim yükü azaltma sağlar. Diğer seçenekler neden yanlış: Bir Amazon SQS kuyruğu ve EC2 Auto Scaling grubu kullanmak, EC2 örneklerinin sürekli çalışması nedeniyle daha yüksek maliyetlere yol açar ve sunucusuz bir çözümün yönetim avantajlarını sunmaz. Betiği bir EC2 örneğinde kapsayıcı olarak çalıştırmak, mevcut EC2 çözümüne benzer şekilde boşta kalma süresi için ödeme yapılmasına neden olur ve ölçeklenebilirlik için ek yönetim gerektirir. AWS Fargate üzerinde Amazon ECS kullanmak, sunucusuz bir seçenek olsa da, her dosya için Fargate görevi başlatmak, Lambda'ya kıyasla daha yüksek maliyet ve daha karmaşık bir mimari sunar, özellikle kısa süreli ve sık iş yükleri için.