Eine Anwendung verwendet AWS Lambda und ECS unter Fargate und speichert Daten in einer Aurora MySQL-Datenbank. Die Arbeitslast ist schreibintensiv und der Datenverkehr ist stark sprunghaft mit langen Leerlaufzeiten und plötzlichen Anstiegen. Die aktuelle speicheroptimierte DB-Instanz kann die variable Last nicht bewältigen. Welches ist das KOSTENGÜNSTIGSTE Design, um für diese Datenverkehrsmuster zu skalieren?
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Richtige Antwort: Migrieren Sie die Datenbank zu Aurora Serverless v1 und erwerben Sie Compute Savings Plans..
Warum dies die Antwort ist
Die Anwendung ist schreibintensiv und hat stark schwankenden Datenverkehr mit langen Leerlaufzeiten und plötzlichen Spitzen. Aurora Serverless v1 ist für solche unregelmäßigen Workloads konzipiert, da es die Datenbankkapazität automatisch hoch- und herunterskaliert und bei Inaktivität sogar auf null skaliert, was die Kosten optimiert. Compute Savings Plans bieten zusätzliche Kosteneinsparungen für die Lambda- und Fargate-Nutzung. Das
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