一个IoT平台通过EC2上位于Application Load Balancer后的Node.js API服务器摄取传感器数据，并将其存储在单个4 TB通用型SSD的RDS MySQL实例中。传感器数量正在增长；API服务器过载，RDS显示写入延迟很高。随着更多传感器的加入，哪两项措施可以共同提供一个永久、可扩展且经济高效的解决方案？

传感器数量增长导致API服务器过载和RDS写入延迟高，表明当前架构无法扩展。将Kinesis Data Streams与Lambda结合使用，可以解耦数据摄取和处理，Kinesis能够处理大规模并发写入，Lambda无服务器特性可弹性伸缩，有效解决API服务器过载问题。将RDS MySQL替换为DynamoDB是解决数据库瓶颈的关键。DynamoDB是NoSQL数据库，具有高吞吐量、低延迟和自动扩展能力，非常适合处理大量传感器数据，且成本效益高。 单独增加MySQL卷大小（选项A）只能暂时提高IOPS，但不能解决数据库的根本扩展性问题。将数据库重构为Aurora并添加只读副本（选项B）可以提高读取性能，但对于写入密集型工作负载，主实例仍可能成为瓶颈。X-Ray故障排除和增加API服务器（选项D）是短期缓解措施，不能从根本上解决数据摄取和数据库的扩展性挑战。