Uma empresa hospeda um aplicativo web de três camadas com um banco de dados PostgreSQL que armazena metadados de documentos. Os documentos são armazenados no Amazon S3. Os documentos geralmente são gravados apenas uma vez, mas atualizados com frequência. Um processo de relatório mensal pesquisa metadados usando consultas relacionais e leva várias horas; o relatório não deve bloquear modificações ou adições de documentos. Implemente uma solução para acelerar os relatórios com a menor alteração no código do aplicativo. Qual solução atende a esses requisitos?

A solução correta é configurar um novo cluster de banco de dados Amazon Aurora PostgreSQL com uma Aurora Replica e direcionar as consultas de relatório para a réplica. O Amazon Aurora PostgreSQL é compatível com PostgreSQL e oferece alto desempenho e escalabilidade. As Aurora Replicas são réplicas de leitura assíncronas que compartilham o mesmo armazenamento subjacente do cluster, permitindo que as consultas de relatório sejam executadas sem impactar o desempenho do banco de dados primário, que lida com as operações de gravação e leitura do aplicativo. Isso minimiza as alterações no código do aplicativo, pois o banco de dados principal permanece o mesmo. A opção do Amazon DocumentDB está incorreta porque o banco de dados original é PostgreSQL (relacional), e o DocumentDB é um banco de dados de documentos (NoSQL) compatível com MongoDB, o que exigiria reescrita significativa do aplicativo. A opção do Amazon RDS for PostgreSQL Multi-AZ está incorreta porque a instância secundária Multi-AZ é para alta disponibilidade e não pode ser usada para consultas de leitura, pois não é uma réplica de leitura. A opção do Amazon DynamoDB está incorreta porque o DynamoDB é um banco de dados NoSQL de chave-valor, exigindo uma reestruturação completa dos dados e do aplicativo para lidar com metadados relacionais e consultas complexas.