Uma empresa executa um aplicativo de e-commerce em instâncias Amazon EC2 que armazenam detalhes de compra em um cluster de banco de dados Amazon Aurora PostgreSQL. Os clientes experimentam timeouts no aplicativo durante o pico de uso. Um arquiteto de soluções deve reprojetar o aplicativo para que ele possa escalar para atender à demanda de pico da forma MAIS econômica. Qual combinação de ações o arquiteto deve tomar? (Escolha duas.)

A opção correta é "Atualize o aplicativo para enviar as solicitações de compra para uma fila do Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS). Configure um grupo do Auto Scaling de novas instâncias EC2 que leem da fila do SQS." e "Configure um grupo do Auto Scaling de novas instâncias EC2 para tentar novamente as compras até que o processamento seja concluído. Atualize os aplicativos para se conectar ao cluster de banco de dados usando o Amazon RDS Proxy.". A utilização do Amazon SQS desacopla o aplicativo, permitindo que as solicitações de compra sejam enfileiradas e processadas de forma assíncrona por um grupo do Auto Scaling de instâncias EC2. Isso evita timeouts durante picos de uso e permite que o sistema escale de forma elástica e econômica. O Amazon RDS Proxy melhora a escalabilidade e a resiliência do banco de dados, gerenciando eficientemente as conexões e reduzindo a sobrecarga no Aurora PostgreSQL. As outras opções são menos eficazes ou mais caras. O Amazon ElastiCache pode ajudar a reduzir a carga no banco de dados para leituras, mas não resolve diretamente o problema de processamento de compras durante picos. Uma função AWS Lambda para retentativas pode ser cara e complexa para gerenciar o volume de transações. O Amazon API Gateway não resolve o problema de escalabilidade do backend ou de processamento de transações.