某个网站会显示一份存储为英文的每日新闻稿。当用户访问时，一个 Lambda 函数会查询公司本地数据库以获取当前新闻稿，调用 Amazon Translate TranslateText 为用户翻译，并返回翻译后的文本。流量增加导致本地数据库过载，响应速度变慢。公司无法更改数据库。哪项更改将改善 Lambda 函数的响应时间？

将翻译后的新闻稿缓存在 Lambda 函数的 /tmp 目录中是最佳解决方案。由于新闻稿是每日更新，这意味着在一天内，同一份新闻稿会被多次请求和翻译。将翻译结果缓存到 Lambda 函数的 /tmp 目录（这是一个临时存储空间，每个函数执行环境独有）可以避免每次请求都重新调用 Amazon Translate 和查询本地数据库。当后续请求到达时，Lambda 函数可以直接从缓存中返回翻译好的文本，从而显著减少对本地数据库的负载和 Amazon Translate 的调用次数，提高响应速度。 其他选项： 切换到异步 Lambda 调用来处理请求：异步调用会使函数在后台运行，但不会改善用户等待的响应时间，反而可能增加复杂性。 为 TranslateText API 调用启用缓存：Amazon Translate 本身不提供内置的API调用缓存机制，需要手动实现。 修改 Lambda 函数以并行处理请求：Lambda 函数本身就是无服务器和并发的，并行处理请求是其默认行为，但这并不能解决每次请求都需要查询数据库和翻译的根本问题。