Um aplicativo SaaS na AWS usa AWS Lambda para computação e um banco de dados Amazon RDS for MySQL Multi-AZ. Durante eventos de mercado de alta demanda, o número de conexões do banco de dados aumenta e os usuários experimentam respostas lentas. A empresa precisa melhorar o desempenho escalável e a disponibilidade do banco de dados para lidar com muitas conexões simultâneas do Lambda. Qual solução atende a essa necessidade?

A opção correta aborda os problemas de escalabilidade e disponibilidade. Migrar para o Amazon Aurora melhora o desempenho e a escalabilidade, pois o Aurora é otimizado para cargas de trabalho de banco de dados de alto desempenho e oferece réplicas de leitura rápidas (Aurora Replicas). O Amazon RDS Proxy é crucial para aplicativos sem servidor como o AWS Lambda, pois gerencia e agrupa conexões de banco de dados, reduzindo a sobrecarga de conexão e melhorando a eficiência. As outras opções são menos eficazes: Adicionar uma réplica de leitura RDS for MySQL via CloudWatch e Lambda pode ajudar na leitura, mas não resolve o problema fundamental de gerenciamento de conexões para o Lambda e a escalabilidade geral do MySQL. Migrar para Aurora e adicionar uma réplica de leitura, com pool de conexões fora do handler Lambda, é uma melhoria, mas o RDS Proxy é uma solução mais robusta e gerenciada para pooling de conexões com Lambda. Migrar para Aurora e adicionar uma réplica de leitura, usando registros ponderados do Route 53, distribui o tráfego de leitura, mas não resolve diretamente o problema de gerenciamento de conexões para o Lambda.