Kullanıcılar Amazon S3'e küçük dosyalar yükler. Yüklemeden sonra her dosya, daha sonra analiz edilmek üzere JSON'a tek seferlik basit bir dönüşüm gerektirir. Her dosya, yüklendikten sonra mümkün olan en kısa sürede işlenmelidir. Talep, yüksekten düşüğe veya hiç olmamaya kadar büyük ölçüde değişir. Bu gereksinimleri EN AZ operasyonel yük ile karşılayan çözüm hangisidir?

Bu çözüm, S3'e yüklenen dosyaların işlenmesi için en düşük operasyonel yükü ve yüksek ölçeklenebilirliği sağlar. S3 olay bildirimleri, yeni bir dosya yüklendiğinde otomatik olarak bir SQS kuyruğuna mesaj gönderir. AWS Lambda, SQS kuyruğundaki mesajları tetikleyerek sunucusuz bir şekilde dosyaları işler ve JSON'a dönüştürür. Lambda, talebe göre otomatik olarak ölçeklenir ve yalnızca kullanıldığı kadar ücretlendirilir, bu da değişken iş yükleri için idealdir. Dönüştürülen JSON dosyalarının Amazon DynamoDB'de saklanması, yüksek performanslı ve ölçeklenebilir bir NoSQL veritabanı çözümü sunar. Diğer seçenekler neden yanlış: Amazon EMR, büyük veri kümelerinin toplu işlenmesi için tasarlanmıştır ve küçük, tek seferlik dönüşümler için aşırı karmaşık ve maliyetli bir operasyonel yüke sahiptir. Amazon EC2 örnekleri kullanmak, sunucuların manuel olarak yönetilmesini gerektirir ve Lambda'nın sunduğu otomatik ölçeklenebilirlik ve sunucusuz avantajlarından yoksundur, bu da operasyonel yükü artırır. Amazon Kinesis Data Streams, gerçek zamanlı veri akışları için tasarlanmıştır ve bu senaryodaki tek seferlik dosya dönüşümleri için gereksiz bir karmaşıklık ekler. Ayrıca, Amazon Aurora DB kümesi, JSON belgelerini depolamak için DynamoDB kadar optimize değildir.