Uma aplicação de e-commerce expõe uma API através do Amazon API Gateway que invoca funções AWS Lambda. Os dados são armazenados em uma instância de banco de dados Amazon RDS for PostgreSQL. Durante uma "flash sale" (promoção relâmpago), as chamadas de API dispararam e a aplicação ficou lenta: o CloudWatch mostrou muitas invocações do Lambda, um grande número de conexões de banco de dados e alto uso de CPU na instância do DB. O que o arquiteto de soluções deve recomendar para melhorar o desempenho?

A criação de um Amazon RDS Proxy é a solução mais eficaz porque ele gerencia o pool de conexões do banco de dados, reutilizando conexões existentes e evitando a sobrecarga de estabelecer novas para cada invocação do Lambda. Isso reduz significativamente o número de conexões ativas no RDS e o uso da CPU, que são os gargalos identificados. Aumentar a memória do Lambda pode ajudar no desempenho do Lambda, mas não resolve o problema de conexões excessivas no RDS. Adicionar ElastiCache for Redis é uma boa prática para caching, mas não aborda diretamente o problema de conexões de banco de dados e alto uso de CPU durante picos. Reutilizar uma única conexão dentro do Lambda é uma otimização, mas o RDS Proxy oferece uma solução mais robusta e escalável para o pool de conexões em um ambiente sem servidor.