Um aplicativo de frontend usa um backend de API do Amazon API Gateway integrado ao AWS Lambda. Quando as solicitações chegam, a função Lambda carrega muitas bibliotecas, conecta-se a um banco de dados Amazon RDS, processa os dados e os retorna ao frontend. A empresa deseja minimizar a latência de resposta para todos os usuários com o menor número de alterações operacionais. Qual solução atende a esse requisito?

A simultaneidade provisionada para funções Lambda mantém um número especificado de instâncias da função inicializadas e prontas para responder imediatamente às invocações. Isso elimina a latência de "cold start" (inicialização a frio), que ocorre quando o Lambda precisa inicializar um novo ambiente de execução, carregar bibliotecas e estabelecer conexões com o banco de dados. Como o problema menciona que a função Lambda carrega muitas bibliotecas e se conecta a um banco de dados, a latência de cold start é um fator significativo. Ao eliminar essa latência, a simultaneidade provisionada melhora drasticamente o tempo de resposta para todos os usuários com poucas alterações operacionais. As outras opções são menos eficazes ou inadequadas: Conectar o frontend diretamente ao banco de dados compromete a segurança e a arquitetura sem servidor. Armazenar em cache resultados no S3 não resolve a latência de processamento do Lambda, apenas a recuperação de dados estáticos. Aumentar o tamanho do banco de dados não resolve a latência de cold start do Lambda, que é o principal gargalo aqui.