一次营销推广活动将为使用 API Gateway 和 Lambda 的 Web 应用程序带来更多流量。该应用程序将数据存储在具有一个 Aurora Replica 的 Amazon Aurora MySQL 集群中。读写比率约为 95% 读取和 5% 写入。SysOps 管理员应如何配置数据库以应对预期更高的负载？

此应用程序的读写比率为 95% 读取和 5% 写入，这意味着大部分负载是读取操作。Amazon Aurora Replicas 旨在处理读取负载，并且可以从主实例卸载读取流量。通过启用 Aurora Auto Scaling 并根据 Aurora Replicas 的平均 CPU 利用率添加或移除 Aurora Replicas，可以有效地扩展数据库以应对增加的读取负载。 选项 B 不正确，因为更改实例类（纵向扩展/缩减）通常用于处理更复杂的计算需求，而不是简单地增加读取容量。选项 C 和 D 不正确，因为 AWS Auto Scaling 适用于 EC2 实例或其他 AWS 服务，而不是直接用于 Aurora Replicas 的自动伸缩。Aurora Auto Scaling 是专门为 Aurora Replicas 设计的。