Uma aplicação web usa Amazon API Gateway, AWS Lambda e Amazon DynamoDB. Após uma campanha de marketing, muitas requisições apresentam tempos de resposta muito mais longos. Os logs do CloudWatch para o API Gateway mostram erros em 20% das requisições. Para a função Lambda, a métrica Throttles é de 1% e Errors é de 10%. Os logs da aplicação mostram que os erros coincidem com as chamadas ao DynamoDB. Que mudança o arquiteto de soluções deve implementar para melhorar os tempos de resposta à medida que o tráfego cresce?

A habilitação do auto scaling do DynamoDB é a solução mais eficaz porque os logs da aplicação indicam que os erros coincidem com as chamadas ao DynamoDB. Isso sugere que a tabela está atingindo seus limites de capacidade provisionada (throughput), resultando em requisições rejeitadas e, consequentemente, tempos de resposta mais longos para a aplicação. O auto scaling ajustará automaticamente a capacidade de leitura e gravação da tabela com base na carga de trabalho, garantindo que ela possa lidar com o aumento do tráfego. Aumentar a concorrência do Lambda não resolveria o problema subjacente do DynamoDB. Aumentar os limites de throttle do API Gateway apenas permitiria que mais requisições chegassem ao Lambda e DynamoDB, piorando a situação. Recriar a tabela com uma chave primária diferente é uma medida drástica e não aborda diretamente o problema de capacidade provisionada, que é o foco aqui.