Una aplicación SaaS en AWS utiliza AWS Lambda para la computación y una base de datos Amazon RDS for MySQL Multi-AZ. Durante los eventos de mercado de alta demanda, el número de conexiones a la base de datos se dispara y los usuarios experimentan respuestas lentas. La empresa necesita mejorar el rendimiento escalable y la disponibilidad de la base de datos para manejar muchas conexiones concurrentes desde Lambda. ¿Qué solución satisface esta necesidad?

La opción correcta aborda directamente los problemas de escalabilidad y gestión de conexiones. Amazon Aurora es una base de datos compatible con MySQL de alto rendimiento que ofrece una escalabilidad superior y hasta 15 réplicas de lectura, superando las capacidades de RDS for MySQL. Amazon RDS Proxy es crucial para las aplicaciones sin servidor como Lambda, ya que gestiona y agrupa las conexiones a la base de datos, reduciendo la sobrecarga de establecer nuevas conexiones para cada invocación de Lambda y mejorando la eficiencia. Las otras opciones son menos efectivas: Añadir una réplica de lectura de RDS for MySQL mediante CloudWatch solo escala la lectura, pero no resuelve el problema fundamental de la gestión de conexiones de Lambda ni la escalabilidad de escritura. Migrar a Aurora y usar un pool de conexiones fuera del manejador de Lambda es una mejora, pero RDS Proxy es una solución más robusta y gestionada para el pooling de conexiones con Lambda. Usar Route 53 para distribuir el tráfico a las réplicas de lectura de Aurora ayuda con la lectura, pero no aborda la gestión de conexiones desde Lambda ni la escalabilidad de escritura.