一個影片處理應用程式以 Node.js AWS Lambda 函數的形式執行，當新的影像上傳時，S3 會觸發該函數。此函數會從一個 S3 儲存貯體下載影像，對其進行轉換，將轉換後的影像寫入第二個 S3 儲存貯體，並更新 DynamoDB 中的中繼資料。隨著影像大小的增加，Lambda 函數現在經常逾時；函數逾時已設定為最大值。公司不希望管理伺服器。解決方案架構師應實施哪些變更組合以避免調用失敗？（選擇兩項）

當 Lambda 函數因處理大型影像而逾時，且逾時設定已達最大值時，表示 Lambda 的執行時間和資源限制已不足以應付工作負載。將應用程式封裝為 Docker 容器映像檔並發佈到 Amazon ECR，是將應用程式從 Lambda 遷移到容器服務的第一步。接著，建立一個相容性為 AWS Fargate 的 Amazon ECS 任務定義，並讓 Lambda 函數觸發此 Fargate 任務，可以解決逾時問題。Fargate 提供了更長的執行時間和更靈活的資源配置，且無需管理伺服器，符合題中「公司不希望管理伺服器」的要求。 選項三不正確，因為增加 Lambda 函數的佈建並行並不能解決單一函數執行時間過長的問題，且 Parallel 狀態是針對多個獨立任務而非單一長時間運行的任務。選項四不正確，因為使用 Amazon EC2 兼容性意味著需要管理 EC2 實例，這與公司不希望管理伺服器的要求相悖。選項五不正確，將影像儲存在 EFS 或將中繼資料儲存在 RDS 並不能解決 Lambda 函數本身的執行時間限制問題。