一家公司的 API 接收来自监控设备的实时数据，并将其存储在 Amazon RDS 数据库实例中。传入数据量波动很大，在高流量期间，由于数据库无法处理写入量，API 会超时。解决方案架构师必须最大限度地减少数据库连接，并确保在高流量期间不会丢失数据。哪种解决方案符合这些要求？

正确答案通过引入 Amazon SQS 队列来解耦 API 和 RDS 数据库。当数据量激增时，SQS 可以缓冲大量消息，确保 API 不会因数据库写入瓶颈而超时，并且所有数据都能被保留。Lambda 函数异步地从 SQS 队列中拉取数据并写入 RDS，从而平滑了写入负载。 增加数据库实例大小可能暂时缓解问题，但无法解决根本的写入突发问题，且成本更高。Multi-AZ 主要是为了高可用性，而不是扩展写入吞吐量，且应用程序无法同时写入所有活动实例。Amazon SNS 是发布/订阅服务，不适合作为缓冲队列来平滑写入负载，因为它主要用于消息的扇出分发，而不是持久化和异步处理。