Una aplicación utiliza AWS Lambda y ECS on Fargate y almacena datos en una base de datos Aurora MySQL. La carga de trabajo tiene un uso intensivo de escritura y el tráfico es muy variable, con largos períodos de inactividad y aumentos repentinos. La instancia de base de datos actual optimizada para memoria no puede manejar una carga variable. ¿Cuál es el diseño MÁS rentable para escalar para estos patrones de tráfico?

Aurora Serverless v1 es la solución más rentable para cargas de trabajo con tráfico variable y largos períodos de inactividad, ya que escala automáticamente la capacidad de la base de datos de forma instantánea y se factura por segundo, eliminando la necesidad de aprovisionar capacidad por adelantado. Esto se alinea perfectamente con los patrones de uso descritos. La compra de Compute Savings Plans ofrece descuentos en el uso de cómputo de Lambda y Fargate, lo que contribuye a la rentabilidad general. Las réplicas de lectura no abordan el problema de la carga de escritura. Múltiples instancias de escritura en un clúster de Aurora no son una característica estándar de Aurora MySQL (solo Aurora PostgreSQL admite múltiples escritores activos con Multi-Master), y los Savings Plans de instancia y las instancias reservadas de RDS no son óptimos para cargas de trabajo variables. Una base de datos global de Aurora está diseñada para recuperación ante desastres y lectura global, no para optimizar costos en patrones de tráfico variables dentro de una sola región.