AWS 雲架構
我試圖弄清楚如何在 AWS 上部署我的應用程序。我的 DevOps 經驗非常有限，我不確定我的設計是否良好。
我有兩個應用程序，一個處理文件上傳的 Web 應用程序和一個處理文件的處理應用程序。
我計劃將 AWS beanstalk 用於 Web 應用程序，但對於處理應用程序，我不確定要使用哪種策略。我正在考慮使用隊列 (SQS) 來分派處理作業並將處理應用程序放在 EC2 Auto Scaling 組上。
這些文件很大（幾 GB）並且處理非常受 I/O 限制，因此在進行處理之前會將文件從 s3 複製到處理機器上的本地 SSD。
其他考慮：
- 兩個應用程序都需要訪問同一個數據庫（我需要某種 VPC 嗎？）
- 將來我可能會有不同類型的處理，這將需要某種調度到其他實例類型上的其他應用程序（可能是一些記憶體更大的機器）。
問題是：這是一個好的架構嗎？我缺少任何重要的細節嗎？有關如何開始使用 AWS 的任何提示？
所以我能想到的兩種方法在沒有 Jobs 數據庫表的情況下應該適用於你，但如果你需要它仍然允許 DB 訪問。
高度可擴展的無伺服器
將是使用 API 網關並設置一個 Lambda 函式來實際完成繁重的工作，這意味著當您不處理任何事情時，您不會浪費金錢來執行一個沒有做任何事情的系統。
這個允許同時進行多個上傳處理，但如果您有很多頻繁的上傳，可能會變得昂貴
然後，您的 Lambda 可以根據需要處理上傳。
一次持續處理幾個的成本效益
將設置一個 EC2 框，從 SQS 隊列中讀取並一個接一個地處理，然後您設置您的應用程序，一旦它上傳到 S3，它就會推送到 SQS 隊列。
如果您使用此方法開始注意到隊列中有積壓，您可以通過添加更多 EC2 處理實例來擴大規模。
這確實意味著，如果不經常上傳，您可能會執行 EC2 什麼都不做。根據您的 EC2 實例大小，您可以多次執行您的處理應用程序，例如，如果它是 PHP，並且您選擇了 4 核 EC2，您可以在該機器上並行執行 PHP 腳本 4 次。
數據庫問題
第一個選項不需要處理作業數據庫，因為它們是通過 API 網關進入的。但如果您需要通過 NodeJS Lambda 庫連接到 RDS，仍然可以。第二個選項也消除了連接上傳系統的需要，因為它可以使用 SQS 隊列，但如果您需要它，您可以像任何其他應用程序一樣連接到 RDS。
如果您確實希望使用數據庫而不是 SQS 隊列來處理所有這些，或者您有其他使用數據庫的原因，您可以在預設 VPC 中設置 RDS 並使用安全組獲取訪問權限，這是不可擴展的。（IP 地址）
您可以使用第二個選項，只是不使用 SQS 隊列。
如果您需要跨同一區域的多個 AZ 執行 RDS，您可以通過設置多可用區跨所有 3 個可用區設置 RDS，然後同一區域中的任何 EC2 實例都可以訪問它（這為您提供高可用性）。
如果您想添加多區域且沒有對 DB 的公共訪問權限，則必須在要操作的每個區域中創建一組 VPC，並確保它們都相互對等並設置路由表在創建 RDS 之前允許通過對等通信進行通信，因為它需要在新 VPC 中創建。
筆記
如果您想要多區域多可用區以實現超高可用性，我強烈建議您在創建 RDS 之前使用在 EC2 中執行 Amazon 自定義 Linux 發行版的 T2.nano 實例來通過對等互連測試跨區域的 ping，它的設置可能會非常複雜所有對等互連並確保它們正常工作，讓 2 個區域的程序正確，然後一個接一個地添加其他區域，確保所有其他區域都可以 ping 新區域。