A company is designing an application. The application uses an AWS Lambda function to receive information through Amazon API Gateway and to store the information in an Amazon Aurora PostgreSQL database.
During the proof-of-concept stage, the company has to increase the Lambda quotas significantly to handle the high volumes of data that the company needs to load into the database. A solutions architect must recommend a new design to improve scalability and minimize the configuration effort.
Which solution will meet these requirements?
- A. Refactor the Lambda function code to Apache Tomcat code that runs on Amazon EC2 instances. Connect the database by using native Java Database Connectivity (JDBC) drivers.
- B. Change the platform from Aurora to Amazon DynamoDProvision a DynamoDB Accelerator (DAX) cluster. Use the DAX client SDK to point the existing DynamoDB API calls at the DAX cluster.
- C. Set up two Lambda functions. Configure one function to receive the information. Configure the other function to load the information into the database. Integrate the Lambda functions by using Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS).
- D. Set up two Lambda functions. Configure one function to receive the information. Configure the other function to load the information into the database. Integrate the Lambda functions by using an Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) queue.
회사에서 애플리케이션을 설계하고 있습니다. 애플리케이션은 AWS Lambda 함수를 사용하여 Amazon API Gateway를 통해 정보를 수신하고 Amazon Aurora PostgreSQL 데이터베이스에 정보를 저장합니다.
개념 증명 단계에서 회사는 데이터베이스에 로드해야 하는 대량의 데이터를 처리하기 위해 Lambda 할당량을 크게 늘려야 합니다. 솔루션 설계자는 확장성을 개선하고 구성 노력을 최소화하기 위해 새로운 설계를 권장해야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?
- A. Lambda 함수 코드를 Amazon EC2 인스턴스에서 실행되는 Apache Tomcat 코드로 리팩터링합니다. 원시 JDBC(Java Database Connectivity) 드라이버를 사용하여 데이터베이스를 연결하십시오.
- B. Aurora에서 DynamoDB Accelerator(DAX) 클러스터를 Amazon DynamoDProvision으로 플랫폼을 변경합니다. DAX 클라이언트 SDK를 사용하여 DAX 클러스터에서 기존 DynamoDB API 호출을 가리킵니다.
- C. 두 개의 Lambda 함수를 설정합니다. 정보를 수신하도록 하나의 기능을 구성합니다. 데이터베이스에 정보를 로드하도록 다른 기능을 구성하십시오. Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS)를 사용하여 Lambda 함수를 통합합니다.
- D. 두 개의 Lambda 함수를 설정합니다. 정보를 수신하도록 하나의 기능을 구성합니다. 데이터베이스에 정보를 로드하도록 다른 기능을 구성하십시오. Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 대기열을 사용하여 Lambda 함수를 통합합니다.
Lambda를 사용하여 API Gateway를 통해 정보를 수신하고 Aurora PostreSQL DB 데이터를 저장한다.
하지만 DB에 로드해야 하는 대량의 데이터를 처리하기 위해 Lambda 할당량을 늘리려고 한다.
확장성을 개선하고 구성 노력을 최소화하기 위해 새로운 설계를 해야 한다고 하는데 해당 요구 사항을 충족하는 솔루션은
필자는 보자마자 Lambda의 확장성이랑 대량의 데이터를 처리한다는것을 키워드로 생각한 선택지는 D의 SQS이다.
A 선택지의 리팩토링은 해결책이 될수 있지만 그 작업에 들어가는 공수가 너무 많다.
B 선택지의 DynamoDB는 NoSQL이고 Aurora는 SQL 이므로 DB의 마이그레이션이 필요로 하며 SQL과 NoSQL의 결이 너무 다르기 때문에 이 해결책 또한 공수가 너무 많이 소요된다.
C 선택지의 SNS를 사용하여 2차 Lambda 함수를 트리거하여 작업을 진행하지만, 병목 현상을 유발한다.
그렇기 때문에 정답은 선택지 D "두 개의 Lambda 함수를 설정합니다. 정보를 수신하도록 하나의 기능을 구성합니다. 데이터베이스에 정보를 로드하도록 다른 기능을 구성하십시오. Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 대기열을 사용하여 Lambda 함수를 통합합니다."
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