第018题 - sap
A3彗星在澳大利亚的清晨升起
问题翻译 (Question Translation)
English: A company has a web application that allows users to upload short videos. The videos are stored on Amazon EBS volumes and analyzed by custom recognition software for categorization. The website contains static content that has variable traffic with peaks in certain months. The architecture consists of Amazon EC2 instances running in an Auto Scaling group for the web application and EC2 instances running in an Auto Scaling group to process an Amazon SQS queue. The company wants to re-architect the application to reduce operational overhead using AWS-managed services where possible and remove dependencies on third-party software. Which solution meets these requirements?
中文翻译： 一家公司有一个网络应用程序，允许用户上传短视频。视频存储在 Amazon EBS 卷上，由自定义识别软件进行分类分析。该网站包含在某些月份流量不均的静态内容。架构由运行在自动伸缩组中的 Amazon EC2 实例构成，用于处理 Amazon SQS 队列的网络应用程序和 EC2 实例。公司希望重新架构应用程序，以利用 AWS 管理服务来减少运维开销，并消除对第三方软件的依赖。哪种解决方案满足这些要求？
选项分析 (Answer Analysis)
选项 A
Use Amazon ECS containers for the web application and Spot instances for the Auto Scaling group that processes the SQS queue. Replace the custom software with Amazon Rekognition to categorize the videos. 使用 Amazon ECS 容器作为 Web 应用程序，并为处理 SQS 队列的自动伸缩组使用 Spot 实例。用 Amazon Rekognition 替换自定义软件以对视频进行分类。
分析：
- 优缺点：
- 通过使用 ECS 和 Spot 实例，可以降低成本，同时实现自动伸缩。
- Amazon Rekognition 是一个有效的服务，可以取代自定义解决方案。
此选项符合需要的方案。
选项 B
Store the uploaded videos in Amazon EFS and mount the file system to the EC2 instances for the web application. Process the SQS queue with an AWS Lambda function that calls the Amazon Rekognition API to categorize the videos. 将上传的视频存储在 Amazon EFS 中，并将文件系统挂载到用于 Web 应用程序的 EC2 实例。使用调用 Amazon Rekognition API 的 AWS Lambda 函数处理 SQS 队列以对视频进行分类。
分析：
- 资源管理：
- 使用 EFS 可以方便存储，但不如使用 S3 简单。
- 处理框架的组织复杂，因此不太高效。
此选项不如 A 有效。
选项 C
Host the web application in Amazon S3. Store the uploaded videos in Amazon S3. Use S3 event notification to publish events to the SQS queue. Process the SQS queue with an AWS Lambda function that calls the Amazon Rekognition API to categorize the videos. 在 Amazon S3 中托管 Web 应用程序。将上传的视频存储在 Amazon S3 中。使用 S3 事件通知将事件发布到 SQS 队列。使用调用 Amazon Rekognition API 的 AWS Lambda 函数处理 SQS 队列以对视频进行分类。
分析：
- 优点：
- 使用 S3 进行静态内容和视频存储，使架构高效且更具可伸缩性。
- 利用 Lambda 和 Rekognition 提供简洁的解决方案。
此选项是一个非常有效的选择。
选项 D
Use AWS Elastic Beanstalk to launch EC2 instances in an Auto Scaling group for the web application and launch a worker environment to process the SQS queue. Replace the custom software with Amazon Rekognition to categorize the videos. 使用 AWS Elastic Beanstalk 启动 EC2 实例到 Web 应用程序的自动伸缩组，并启动一个工作环境来处理 SQS 队列。用 Amazon Rekognition 替换自定义软件以对视频进行分类。
分析：
- 复杂性：
- AWS Elastic Beanstalk是个很强大的工具，但可能对运营的开销增加了不必要的复杂性。
- 不如选择其他服务简单。
此选项的灵活性和控制能力较低。
最佳答案 (Correct Answer)
答案：C
详细解析 (Detailed Explanation)
1. 为什么选择 C？
- S3 和 Lambda 的结合：
- S3 为静态内容和视频提供了一个高效、可靠且可扩展的存储解决方案。
- 使用 Lambda 处理 SQS 队列，是一种无服务器架构，减少了管理负担。
2. 为什么不选择其他选项？
- **A (使用 ECS)：**虽然有效率，但对于存储和管理而言，实现复杂且可能无必要的开销。
- **B (使用 EFS)：**相比 S3，EFS 不够高效，且架构复杂。
- D (Elastic Beanstalk)： 可能导致多余的复杂性，增加运维开销，不如其他选项灵活简便。
总结 (Summary)
选择 C 是满足公司需求的最佳解决方案，提供了高效、可扩展且简化的架构。
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