Q61 — AWS SAA-C03 第13章

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Q961. 一家流媒体公司正在重建其基础设施，以满足用户日常消费的视频内容日益增长的需求。该公司需要处理 TB 级的视频，以屏蔽视频中的某些内容。视频处理最多可能需要 20 分钟。公司需要一种能够随着需求而扩展且保持成本效益的解决方案，哪种解决方案可以满足这些要求?

正确答案: C. 使用位于应用程序负载均衡器 (ALB) 后面的 Auto Scaling 组中的 Amazon EC2 实例来处理视频。将视频内容存储在 Amazon S3 Standard 中。使用 Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) 进行排队并解耦处理任务

解析

最能满足可扩展性、成本效益和处理大型视频文件要求的解决方案是 C。使用位于应用程序负载均衡器 (ALB) 后面的 Auto Scaling 组中的 Amazon EC2 实例来处理视频。将视频内容存储在 Amazon S3 Standard 中。使用 Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) 进行排队并解耦处理任务。原因如下:可扩展性:Auto Scaling 组中的 EC2 实例可以根据需求自动扩展或缩减，确保公司能够处理不断增加的视频处理量。成本效益:EC2 实例是视频处理等计算密集型任务的经济高效的解决方案。Auto Scaling 可确保您只为使用的资源付费。视频内容的 S3 标准:S3 标准为存储视频内容提供了高耐用性和可用性。SQS 用于解耦:SQS 允许解耦处理任务，确保处理管道可以处理大量视频而不会出现瓶颈。ALB 用于负载平衡:ALB 在 EC2 实例之间分配流量，确保高可用性和高效的资源利用率。为什么其他选择不太合适:A. 使用 AWS Lambda 函数处理视频。将视频元数据存储在 Amazon DynamoDB 中。将视频内容存储在 Amazon S3 Intelligent-Tiering 中:Lambda 函数非常适合短期任务，但处理 20 分钟的 TB 级视频可能会超出 Lambda 的执行时间限制。B. 使用 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 和 AWS Fargate 实施微服务来处理视频。将视频元数据存储在 Amazon Aurora 中。将视频内容存储在 Amazon S3 Intelligent-Tiering 中:虽然 ECS 和 Fargate 提供了可扩展性，但它们可能不是此场景最具成本效益的解决方案，尤其是在视频处理是一致的工作负载的情况下。D. 在 Amazon EC2 上的 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 上部署容器化视频处理应用程序。将视频元数据存储在单个可用区的 Amazon RDS 中。将视频内容存储在 Amazon S3 Glacier Deep 中:EKS 是一个功能强大的容器编排平台，但对于此场景来说，它可能有点大材小用。Glacier Deep Archive 专为长期存储而设计，不适用于频繁访问的视频内容。总之:选项 C 提供了一种平衡的方法，结合了 EC2 Auto Scaling 的可扩展性、S3 Standard 的成本效益以及 SQS 的解耦功能。此解决方案非常适合处理公司日益增长的视频处理需求，同时保持成本效益。