一家运营季节性招聘网站的公司正面临流量增长。其后端由两个位于 Application Load Balancer 后面的 Amazon EC2 实例组成，并使用 Amazon DynamoDB 作为数据存储。在高峰季节，应用程序的读写性能会下降。哪个选项能提供可扩展的架构，以最少的开发工作量处理高峰负载？

正确答案是使用 Auto Scaling 组和 DynamoDB 自动扩缩。Auto Scaling 组可以根据流量自动增加或减少 EC2 实例数量，有效应对季节性流量高峰，而无需手动干预。DynamoDB 自动扩缩（Auto Scaling）则能根据实际负载自动调整读写容量，确保数据库性能不会因流量激增而下降，同时优化成本。这种组合方案对现有 EC2 架构的改动最小，开发工作量最少。 将后端服务迁移到 AWS Lambda 虽然具有可扩展性，但涉及较大的开发工作量来重构现有应用程序。配置 DynamoDB 全局表主要用于多区域复制，与解决单区域内的读写性能问题关系不大。使用 SQS 和 Lambda 写入 DynamoDB 是一种解耦和异步处理的方案，可以提高写入弹性，但对于现有同步请求处理的后端服务，同样需要较大的开发工作量进行改造。