Q51 — AWS SAA-C03 第10章

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Q651.一家公司正在开发一款手机游戏，可将分数更新传输到后端处理器，然后将结果发布在排行榜上.解决方案架构师需要设计一个解决方案，能够处理大流量峰值、按接收顺序处理移动游戏更新，并将处理后的更新存储在高度可用的数据库中.该公司还希望最大限度地减少维护解决方案所需的管理开销.解决方案架构师应该怎样做才能满足这些要求?

• A. 将分数更新推送到 Amazon Kinesis Data Streams.使用 AWS Lambda 处理 Kinesis Data Streams 中的更新.将处理后的更新存储在 Amazon DynamoDB 中. ✓
• B. 将分数更新推送到 Amazon Kinesis Data Streams.使用为 Auto Scaling 设置的一组 Amazon EC2 实例处理更新.将处理后的更新存储在 Amazon Redshift 中.
• C. 将分数更新推送到 Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) 主题.将 AWS Lambda 函数订阅到 SNS 主题以处理更新.将处理后的更新存储在 Amazon EC2 上运行的 SQL 数据库中.
• D. 将分数更新推送到 Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) 队列.使用具有 Auto Scaling 功能的 Amazon EC2 实例队列来处理 SOS 队列中的更新.将处理后的更新存储在 Amazon RDS 多可用区数据库实例中.

正确答案: A. 将分数更新推送到 Amazon Kinesis Data Streams.使用 AWS Lambda 处理 Kinesis Data Streams 中的更新.将处理后的更新存储在 Amazon DynamoDB 中.

解析

正确答案是A。将分数更新推送到 Amazon Kinesis Data Streams。使用 AWS Lambda 在 Kinesis Data Streams 中处理更新。将处理后的更新存储在 Amazon DynamoDB 中。 Kinesis Data Streams 可以按接收顺序处理大量实时数据流，适合处理大流量的游戏分数更新。Lambda 提供无服务器处理能力，DynamoDB 提供高可用的存储。这种组合管理开销最小。 使用 SQS（B）不保证消息顺序。使用 API Gateway（C、D）不适合高并发的实时数据流场景。