Ein Unternehmen betreibt eine E-Commerce-Anwendung auf Amazon EC2-Instances, die Kaufdetails in einem Amazon Aurora PostgreSQL DB-Cluster speichern. Kunden erleben während Spitzenlastzeiten Anwendungs-Timeouts. Ein Lösungsarchitekt muss die Architektur so umgestalten, dass die Anwendung die Spitzenlast am KOSTENGÜNSTIGSTEN bewältigen kann. Welche Kombination von Maßnahmen sollte der Architekt ergreifen? (Wählen Sie zwei.)

Die korrekten Optionen sind die kostengünstigsten und effektivsten, um Spitzenlasten zu bewältigen. Die Verwendung einer Auto Scaling-Gruppe für EC2-Instances ermöglicht es der Anwendung, dynamisch auf erhöhten Traffic zu reagieren, indem sie automatisch Instances hinzufügt oder entfernt, was die Verfügbarkeit verbessert und Kosten optimiert. Amazon RDS Proxy reduziert die Datenbanklast, indem es Verbindungspooling und Multiplexing bereitstellt, was die Leistung bei vielen gleichzeitigen Verbindungen verbessert und die Anwendung robuster macht. Das Senden von Kaufanfragen an eine Amazon SQS-Warteschlange entkoppelt die Anwendung und ermöglicht eine asynchrone Verarbeitung. Dies verhindert Timeouts bei Spitzenlasten, da Anfragen in der Warteschlange gespeichert und von einer Auto Scaling-Gruppe von EC2-Instances verarbeitet werden, sobald Kapazität verfügbar ist. Dies ist ein bewährtes Muster für die Skalierung von Anwendungen und die Verbesserung der Resilienz. Die Option mit ElastiCache würde zwar die Datenbanklast reduzieren, ist aber nicht die kostengünstigste Lösung für das Problem der Anwendungs-Timeouts bei Spitzenlasten, da sie eine zusätzliche Komponente und Implementierungsaufwand erfordert. AWS Lambda und API Gateway sind für dieses spezifische Problem weniger geeignet oder teurer als die gewählten Lösungen.