Q57 — AWS SAA-C03 第13章

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Q957. 一家公司通过在其网站上开展调查来跟踪客户满意度。这些调查有时每小时会覆盖数千名客户。调查结果目前通过电子邮件发送给公司，以便公司员工可以手动查看结果并评估客户情绪。该公司希望实现客户调查流程自动化。必须提供过去 12 个月的调查结果。哪种解决方案能够以最具可扩展性的方式满足这些要求?

正确答案: A. 将调查结果数据发送到连接到 Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) 队列的 Amazon APl Gateway 终端节点。创建 AWS Lambda 函数来轮询 SQS 队列，调用 Amazon Comprehend 进行情绪分析，并将结果保存到 Amazon DynamoDB 表中。将所有记录的 TTL 设置为未来 365 天。

解析

以最具可扩展性的方式满足要求的解决方案是 A。将调查结果数据发送到连接到 Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) 队列的 Amazon API Gateway 终端节点。创建一个 AWS Lambda 函数来轮询 SQS 队列，调用 Amazon Comprehend 进行情绪分析，并将结果保存到 Amazon DynamoDB 表中。将所有记录的 TTL 设置为未来 365 天。原因如下:可扩展性:SQS、Lambda 和 DynamoDB 都是高度可扩展的服务，可以处理大量数据。SQS 充当缓冲区，防止 Lambda 函数因调查结果突然激增而无法承受。Lambda 函数可以根据传入的数据负载自动扩展。DynamoDB 是一种 NoSQL 数据库，专为大容量数据存储和检索而设计。解耦:SQS 将调查数据生产者与数据消费者（Lambda 函数）解耦，从而实现独立扩展和容错。情绪分析:Amazon Comprehend 提供强大且可扩展的情绪分析服务，使公司能够根据调查结果自动评估客户情绪。数据保留:DynamoDB 的生存时间 (TTL) 功能会在 365 天后自动使记录过期，确保符合 12 个月的数据保留要求。为什么其他选项的可扩展性较差:B. 将调查结果数据发送到在 Amazon EC2 实例上运行的 API。配置 API 以将调查结果作为新记录存储在 Amazon DynamoDB 表中，调用 Amazon Comprehend 进行情绪分析，并将结果保存在第二个 DynamoDB 表中。将所有记录的 TTL 设置为未来 365 天:在 EC2 实例上运行 API 会限制可扩展性，并且随着数据负载的增加需要手动扩展。C. 将调查结果数据写入 Amazon S3 存储桶。使用 S3 事件通知调用 AWS Lambda 函数来读取数据并调用 Amazon Rekognition 进行情绪分析。将情绪分析结果存储在第二个 S3 存储桶中。在每个存储桶上使用 S3 生命周期策略，使对象在 365 天后过期:虽然 S3 是一种可扩展的存储解决方案，但它并非为实时数据处理而设计的。使用 S3 事件通知和 Lambda 函数可能会引入延迟，并且可能不如使用 SQS 和 Lambda 进行实时数据处理那么高效。D. 将调查结果数据发送到连接到 Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) 队列的 Amazon API Gateway 终端节点。配置 SQS 队列以调用 AWS Lambda 函数，该函数调用 Amazon Lex 进行情绪分析并将结果保存到 Amazon DynamoDB 表。将所有记录的 TTL 设置为未来 365 天:Amazon Lex 主要用于对话式 AI，而不是用于通用情绪分析。使用 Lex 进行情绪分析可能不如使用 Amazon Comprehend 准确或高效。总之:选项 A 为自动化客户调查流程提供了最具可扩展性和最高效的解决方案。通过利用 SQS、Lambda、Comprehend 和 DynamoDB 的可扩展性和集成功能，该公司可以处理大量调查数据、执行情绪分析并安全高效地存储结果。