Bir video işleme uygulaması, yeni bir görüntü yüklendiğinde S3 tarafından tetiklenen bir Node.js AWS Lambda işlevi olarak çalışır. İşlev, görüntüleri bir S3 bucket'ından indirir, dönüştürür, dönüştürülmüş görüntüyü ikinci bir S3 bucket'ına yazar ve DynamoDB'deki meta verileri günceller. Görüntü boyutları arttıkça, Lambda işlevi artık sık sık zaman aşımına uğramaktadır; işlev zaman aşımı zaten maksimuma ayarlanmıştır. Şirket sunucuları yönetmek istemiyor. Çözüm mimarı, çağrı hatalarını önlemek için hangi değişiklik kombinasyonunu uygulamalıdır? (İki tane seçin.)

Lambda işlevinin zaman aşımına uğraması, işlem süresinin artan görüntü boyutlarıyla birlikte Lambda'nın maksimum yürütme süresini aştığını gösterir. Şirket sunucuları yönetmek istemediği için sunucusuz veya yönetilen hizmetler tercih edilmelidir. Doğru seçenekler, uygulamayı bir Docker kapsayıcısı olarak paketleyip Amazon ECR'ye yüklemeyi ve ardından bu görüntüyü kullanarak AWS Fargate uyumluluğuna sahip bir Amazon ECS görevi başlatmak için Lambda işlevini değiştirmeyi içerir. Bu yaklaşım, Lambda'nın zaman aşımı sınırlamalarını aşar ve Fargate'in uzun süreli, daha yoğun iş yüklerini sunucusuz bir şekilde çalıştırma yeteneğinden yararlanır. Yanlış seçenekler: AWS Step Functions ve Lambda eşzamanlılığını artırmak, temel zaman aşımı sorununu çözmez; Lambda'nın tek bir yürütme için hala bir zaman sınırı vardır. Amazon EC2 uyumluluğuna sahip bir ECS görevi, sunucu yönetimi gerektireceği için şirketin gereksinimini karşılamaz. Görüntüleri Amazon EFS'de depolamak ve meta verileri Amazon RDS'de tutmak, depolama ve veritabanı çözümünü değiştirir ancak Lambda'nın işlem süresi sorununu doğrudan çözmez.