2.6 - Architecture événementielle et conception optimisée coûts

1. Un pipeline batch tolère les interruptions et reprend depuis des points de contrôle. Il tourne des heures chaque nuit sur des centaines d'instances. Qu'est-ce qui réduit le plus le coût de calcul ?

• Des instances On-Demand dimensionnées précisément pour la fenêtre nocturne
• Une Reserved Instance de 3 ans achetée pour chaque instance de la flotte
• Des Dedicated Hosts réservés pour garantir la capacité physique chaque nuit
• Des EC2 Spot Instances avec checkpointing et types d'instances diversifiés (bonne réponse)

Un job batch interruptible et à points de contrôle est idéal pour le Spot, jusqu'à ~90 % moins cher ; diversifier les types d'instances réduit l'impact des interruptions. Les réservations conviennent à un usage stable 24/7 (pas aux pics nocturnes), et les Dedicated Hosts sont l'option la plus chère.

2. Une plateforme SaaS émet de nombreux types d'événements et veut un bus d'événements où chaque nouvel abonné ne consomme que les événements qui l'intéressent, routés par attributs, et où un SaaS tiers de supervision peut recevoir directement certains événements. Quelles DEUX capacités d'EventBridge le permettent ? (Choisissez DEUX réponses.)

• Des règles d'événements basées sur le contenu qui filtrent la charge utile et routent vers des cibles (bonne réponse)
• Une unique file SQS partagée par tous les abonnés et filtrée côté client
• Des API destinations qui livrent les événements filtrés vers des endpoints HTTP/SaaS externes (bonne réponse)
• Un shard Kinesis par type d'événement que les consommateurs doivent interroger et repartitionner eux-mêmes en continu

Les règles EventBridge filtrent sur le contenu et ne routent que les événements pertinents vers chaque cible, donc un nouvel abonné ajoute une règle sans toucher aux producteurs, et les API destinations livrent les événements filtrés vers des endpoints HTTP ou SaaS externes avec authentification et contrôle de débit. Une file SQS partagée impose un filtrage côté client, et un shard Kinesis par type ajoute du polling et de la gestion.

3. Un service de traitement d'images doit notifier exactement une flotte de workers qui récupère et traite les jobs à son rythme, en absorbant les rafales sans perdre de travail si tous les workers sont brièvement indisponibles. Quel service est le bon tampon entre producteur et workers ?

• Amazon SNS, poussant chaque job vers la flotte de workers en notification fan-out
• Amazon EventBridge, filtrant chaque job selon des règles de contenu avant sa livraison à la flotte de workers
• AWS Step Functions, orchestrant chaque job à travers une séquence d'états de workers
• Amazon SQS, conservant les jobs jusqu'à ce qu'un worker interroge et supprime chaque message (bonne réponse)

SQS est un tampon en mode pull : les workers interrogent et traitent à leur rythme, et les messages persistent si les workers sont temporairement indisponibles, offrant une absorption des rafales et un nivellement de charge naturels. SNS pousse et perdrait des messages sans abonné disponible, EventBridge sert au routage, et Step Functions orchestre plutôt que de tamponner un unique pool de workers.

4. Une plateforme de télémétrie ingère des millions d'enregistrements ordonnés par seconde et a besoin que plusieurs applications indépendantes rejouent et relisent le même flux sur une fenêtre de 7 jours pour différentes analyses. Quel service constitue la meilleure colonne vertébrale ?

• Des files SQS standard, une par application d'analyse consommatrice
• Des topics SNS diffusant chaque enregistrement entrant vers toutes les applications d'analyse
• Amazon Kinesis Data Streams avec plusieurs consommateurs lisant le flux conservé (bonne réponse)
• AWS Step Functions coordonnant les applications d'analyse par enregistrement

Kinesis Data Streams conserve des enregistrements ordonnés (jusqu'à 7 jours, ou plus avec la rétention étendue) et laisse plusieurs consommateurs indépendants lire et rejouer les mêmes données de shard, ce qui répond exactement au besoin multi-lecteurs, ordonné et à haut débit. SQS supprime les messages une fois consommés (pas de relecture partagée), SNS ne conserve pas pour relecture, et Step Functions orchestre plutôt qu'il ne diffuse.

5. Une plateforme événementielle ingère des événements depuis une source SQS, doit les transformer et filtrer légèrement, et router les résultats vers différentes cibles avec un minimum de code de liaison, tout en permettant aux producteurs et consommateurs de s'accorder sur des structures d'événements évolutives en toute sécurité. Quelles DEUX capacités d'EventBridge aident le plus ? (Choisissez DEUX réponses.)

• Une flotte de workers EC2 toujours actifs qui interrogent la file SQS en continu et transforment chaque événement à la main un par un
• EventBridge Pipes pour connecter la source SQS via filtrage et enrichissement vers une cible (bonne réponse)
• L'EventBridge Schema Registry pour que les consommateurs génèrent des bindings de code pour des événements évolutifs (bonne réponse)
• Un unique Lambda monolithique qui code en dur chaque correspondance source-vers-cible au même endroit

EventBridge Pipes relie une source (comme SQS) à une cible avec filtrage intégré et enrichissement optionnel, supprimant le code de liaison sur mesure, et le Schema Registry permet aux équipes de découvrir et générer des bindings typés pour que les structures évoluent en sécurité. Des pollers EC2 toujours actifs et un Lambda de mapping monolithique sont précisément le code de liaison indifférencié que Pipes vise à remplacer.

6. Un bucket S3 stocke des vignettes facilement régénérables à partir des originaux et rarement consultées. Perdre une copie est acceptable car elles peuvent être reconstruites. Quelle classe de stockage minimise le coût pour ces données ?

• S3 Standard pour une durabilité maximale sur trois zones de disponibilité
• S3 One Zone-Infrequent Access (bonne réponse)
• S3 Glacier Flexible Retrieval avec restaurations accélérées
• S3 Standard-Infrequent Access avec réplication cross-Region

One Zone-IA stocke des données peu consultées dans une seule AZ à moindre coût, idéal pour des données reproductibles où perdre la copie d'une AZ est tolérable car régénérable. Standard et Standard-IA coûtent plus pour une durabilité multi-AZ, et Glacier ajoute latence et frais de restauration pour des données lues à la demande.