Um site que usa um cluster Amazon Aurora está apresentando tempos de resposta lentos durante os períodos de pico. Os usuários realizam pesquisas que raramente se repetem, e os padrões de tráfego variam de acordo com a estação e o dia. Para melhorar o desempenho usando os recursos de forma eficiente, qual solução o administrador deve implementar?

A criação de Réplicas do Aurora e o uso do endpoint de leitura para consultas de pesquisa distribuem a carga de leitura, melhorando os tempos de resposta. O Aurora Auto Scaling garante que o número de réplicas se ajuste dinamicamente à demanda, otimizando o uso de recursos e o custo. As outras opções são menos eficazes: O Amazon ElastiCache for Redis é útil para dados frequentemente acessados, mas as pesquisas raramente repetidas tornam o cache menos eficiente para este caso. Provisionar IOPS na camada de armazenamento do Aurora pode ajudar com a carga de I/O, mas não resolve a contenção de leitura na instância primária, que é o principal problema. Aumentar a classe da instância de banco de dados (scale-up) pode ser caro e não se ajusta eficientemente a padrões de tráfego variáveis, além de não resolver a contenção de leitura tão bem quanto o scale-out com réplicas.