Analyseren van de gegevensstroom en eventafhandelingsmechanismen in jouw AWS-gebaseerde serverloze architectuur kan helpen knelpunten en inefficiënties te identificeren. Hier is een gedetailleerde analyse: 1. Gegevensstroom en eventafhandeling: - Gebruikers uploaden afbeeldingen, wat een event triggert in EventBridge. - EventBridge stuurt de event naar AWS Lambda voor verwerking. - Lambda voert metadata-extractie uit en verwerkt de afbeelding asynchroon. - Geplande events voor opschoning worden mogelijk via CloudWatch Events/EventsBridge getriggerd. 2. Knelpunten en inefficiënties: - **Hoge latentie tijdens piekmomenten:** Bij veel uploads kunnen de event- en Lambda-queues overbelast raken, wat leidt tot vertragingen. - **Schaalbaarheid en throttling:** Lambda-functies hebben limieten (bijv. concurrency limits), waardoor tijdens piekbelasting wachttijden ontstaan. - **Eventbuffering en doorvoer:** EventBridge en Lambda kunnen vertragen door beperkte queuecapaciteit of throttling, vooral bij grote volumes. - **Cold starts:** Bij minder vaak gebruikte functies kunnen cold starts extra latency introduceren. 3. Aanpak voor verbetering: - **Optimaliseer event routing:** - Gebruik meerdere EventBridge busjes of filters om bepaalde eventtypes te scheiden en parallel te verwerken. - **Schaalbare verwerking:** - Verhoog de Lambda concurrency limieten of implementeer reserveringen. - Overweeg het gebruik van SQS (Simple Queue Service) als buffer tussen EventBridge en Lambda, zodat je de verwerking kunt bufferen en controleren. - **Batchverwerking:** - Configureer Lambda om gebeurtenissen in batches te verwerken, waardoor de doorvoersnelheid verbetert. - **Gebruik van Step Functions:** - Voor complexe workflows kan AWS Step Functions helpen bij het orchestreren van taken en het beheren van retries. - **Asynchrone verwerking verbeteren:** - Implementeer een fan-out patroon met meerdere Lambda-functies of gebruik Kinesis Data Streams voor hogere doorvoer. - **Cold start verminderen:** - Gebruik provisioned concurrency voor Lambda-functies die vaak worden aangeroepen. 4. Monitoring en tuning: - Gebruik CloudWatch Metrics en Logs om bottlenecks te identificeren. - Analyseer de wachttijden en throughput om knelpunten te pinpointen. - Pas instellingen aan op basis van de gegevens en test iteratief. Door deze maatregelen te implementeren, kun je de latentie tijdens piekmomenten verminderen en de doorvoer van eventafhandeling verbeteren, wat aansluit bij je doelen.

Op basis van uw beschrijving identificeer ik de volgende knelpunten en verbeterpunten voor uw AWS serverloze architectuur: **Identificeerde Knelpunten:** 1. **Lambda Cold Starts** - Vooral problematisch bij onregelmatige uploadpatronen en piekmomenten 2. **EventBridge Default Limits** - Standaard limiet van 400 events/sec per event bus 3. **Geen Geoptimaliseerde Lambda Configuratie** - Waarschijnlijk suboptimale memory/CPU settings voor beeldverwerking 4. **Geen Prioritering van Events** - Alle events worden gelijk behandeld 5. **Mogelijke S3 Transfer Bottlenecks** - Bij gelijktijdige uploads en verwerking **Aanbevolen Optimalisaties:** **1. Lambda Optimalisatie:** - Provisioned Concurrency instellen voor kritieke functies - Memory optimaliseren (meer memory = meer CPU) - ARM64 (Graviton2) architecture gebruiken voor betere prijs/prestatie - Lambda Power Tuning tool toepassen **2. Event Handling Verbeteringen:** - EventBridge API Destination i.p.v. directe Lambda triggers - Meerdere event bussen voor verschillende prioriteiten - Event batching implementeren waar mogelijk **3. Beeldverwerking Optimalisatie:** - Lambda layers voor gedeelde dependencies - Pre-warming strategie implementeren - Async verwerking via Step Functions voor complexe workflows **4. Monitoring en Scaling:** - CloudWatch Metrics en Dashboards voor real-time monitoring - Auto-scaling policies based on custom metrics - X-Ray tracing voor end-to-end latency analyse **5. Alternatieve Benaderingen:** - Amazon S3 Event Notifications → SQS → Lambda voor betere buffering - EC2 Spot Instances voor zeer CPU-intensieve verwerking - Amazon Rekognition overwegen voor gespecialiseerde beeldanalyse **Concrete Actiepunten:** 1. Implementeer Lambda provisioned concurrency 2. Configureer EventBridge met meerdere bussen en rules filtering 3. Optimaliseer Lambda memory settings (begin met 2048MB) 4. Implementeer SQS buffering voor upload events 5. Monitor CloudWatch Metrics voor Lambda Duration en ConcurrentExecutions Deze aanpassingen zouden de latentie significant moeten verminderen en de doorvoer verbeteren, vooral tijdens piekmomenten.