ある企業は、車両に取り付けたセンサーからデータを収集するアプリケーションをテストしています。このアプリケーションは 4 分ごとに使用統計データを収集します。データは Amazon API Gateway に送信され、AWS Lambda 関数によって処理され、結果は Amazon DynamoDB テーブルに保存されます。センサーの取り付け台数の増加とメトリクス設定数の増加に伴い、Lambda 関数の実行時間が数秒から 2 分超に増加しました。また、Lambda によって多数の TooManyRequestsException エラーが発生しています。これらの問題を解決する変更の組み合わせはどれですか？（2 つ選択）
選択肢AのKinesis Data Stream を間に挟むことでリクエストをバッファリングしバッチ処理が可能となり、Lambda の同時実行数急増（TooManyRequestsException）を防ぐことができます。 選択肢BはLambda に CPU を独立して設定するパラメータが存在しないため実行不可能です。 選択肢CのLambda はメモリ増加に比例して CPU も自動的に増加するため、メモリ増加により実行時間の問題に対処できます。 選択肢DのSQS FIFO キューはスループット上限（300 件/秒）があり大量センサーデータに不向きで、同時実行数問題も根本的に解決しません。