Ha creado una aplicación web que utiliza un endpoint Regional de API Gateway y una función de AWS Lambda. Los consumidores están cerca de la Región. La función Lambda consulta una base de datos Amazon Aurora MySQL que tiene tres réplicas de lectura. Bajo una carga elevada, la aplicación abre muchas conexiones a la base de datos y no cumple los objetivos de rendimiento. ¿Qué acciones debería tomar para mejorar el rendimiento? (Elija dos).

Amazon RDS Proxy es la solución correcta porque proporciona un pool de conexiones gestionado, lo que permite que las funciones Lambda reutilicen las conexiones a la base de datos en lugar de establecer una nueva para cada invocación. Esto reduce significativamente la sobrecarga de apertura de conexiones y mejora el rendimiento bajo carga elevada. Apuntar al reader endpoint de Aurora distribuye las lecturas entre las réplicas, optimizando el uso de recursos. Habilitar Lambda Provisioned Concurrency es la segunda acción correcta porque mantiene las funciones Lambda inicializadas y listas para responder, eliminando los arranques en frío (cold starts). Esto asegura que la aplicación pueda manejar picos de tráfico sin latencia adicional, mejorando la capacidad de respuesta general. Las otras opciones son incorrectas: Usar el cluster endpoint de Aurora no resuelve el problema de la sobrecarga de conexiones ni el de los cold starts de Lambda. Mover la apertura de la conexión fuera del controlador de eventos de Lambda es una buena práctica, pero no resuelve completamente el problema de las conexiones bajo carga extrema ni los cold starts. RDS Proxy es una solución más robusta y escalable. Cambiar API Gateway a un endpoint optimizado para el borde no aborda los problemas de rendimiento de la base de datos o de Lambda.