Bir uygulama, düzinelerce başka uygulama ve mikro hizmetin hızla tükettiği gelen mesajları alır. Mesaj hacmi büyük ölçüde değişir ve saniyede 100.000 mesaja kadar çıkabilir. Şirket, bileşenleri birbirinden ayırmak ve ölçeklenebilirliği artırmak istiyor. Bu gereksinimleri hangi çözüm karşılar?

Doğru cevap, Amazon SNS ve SQS kombinasyonunu kullanmaktır. Amazon SNS, mesajları birden çok aboneye yayınlamak için bir fan-out mekanizması sağlar ve mesaj hacmi yüksek olduğunda bile ölçeklenebilirliği destekler. Amazon SQS kuyrukları, mesajları tüketiciler tarafından işlenene kadar güvenilir bir şekilde depolayarak uygulamalar arasındaki bağımlılığı azaltır ve farklı işleme hızlarına sahip tüketicilerin uyum sağlamasına olanak tanır. Bu mimari, uygulamaların birbirinden bağımsız olarak ölçeklenmesini sağlar ve mesajların kaybolmamasını garanti eder. Diğer seçenekler neden yanlış: Amazon Kinesis Data Analytics, gerçek zamanlı veri akışlarını analiz etmek için tasarlanmıştır, ancak mesajların birden çok tüketiciye dağıtılması ve işlenmesi için doğrudan bir çözüm değildir. Auto Scaling grubundaki Amazon EC2 örnekleri, alım uygulamasının ölçeklenmesine yardımcı olsa da, mesajların birden çok tüketiciye güvenilir bir şekilde dağıtılması ve ayrıştırılması sorununu çözmez. Tek bir shard ile Amazon Kinesis Data Streams, saniyede 100.000 mesajlık hacmi karşılamakta yetersiz kalabilir ve Lambda ile DynamoDB kombinasyonu, fan-out senaryoları için SNS/SQS kadar verimli değildir.