一家物聯網公司將床墊感測器每晚約 2 MB 的資料上傳到 Amazon S3 儲存貯體。每個床墊的資料都必須盡快處理並彙總。處理需要 1 GB 記憶體，並在 30 秒內完成。哪種解決方案能最經濟高效地滿足這些要求？

正確答案是使用 AWS Lambda 搭配 Python 指令碼。Lambda 是一種無伺服器運算服務，非常適合處理事件驅動、短時間運行的任務，例如此處描述的床墊感測器資料處理。每個感測器資料量小（2 MB），處理時間短（30 秒內），且記憶體需求適中（1 GB），這些都符合 Lambda 的最佳使用情境。Lambda 的按用量付費模式使其成為處理大量獨立小任務的經濟高效選擇。 AWS Glue 和 Amazon EMR 更適合處理大規模批次資料或需要長時間運行的複雜分析任務。雖然它們也能處理此類資料，但對於每個獨立的 2 MB 檔案來說，啟動和維護這些服務的成本和複雜性會更高，效率也較低。