Una aplicación web utiliza Amazon API Gateway, AWS Lambda y Amazon DynamoDB. Después de una campaña de marketing, muchas solicitudes tienen tiempos de respuesta mucho más largos. Los CloudWatch Logs de API Gateway muestran errores en el 20% de las solicitudes. Para la función Lambda, la métrica Throttles es del 1% y Errors es del 10%. Los registros de la aplicación muestran que los errores coinciden con las llamadas a DynamoDB. ¿Qué cambio debería implementar el arquitecto de soluciones para mejorar los tiempos de respuesta a medida que crece el tráfico?

La opción correcta es habilitar el auto scaling de DynamoDB para la tabla. Los errores en la aplicación coinciden con las llamadas a DynamoDB, lo que sugiere que DynamoDB es el cuello de botella. El auto scaling ajustará automáticamente la capacidad de lectura y escritura de la tabla para manejar el aumento del tráfico, mejorando los tiempos de respuesta. Aumentar el límite de concurrencia de Lambda no resolvería el problema subyacente de DynamoDB, ya que Lambda ya está procesando las solicitudes y solo el 1% de las solicitudes de Lambda están siendo aceleradas. Aumentar los límites de aceleración de API Gateway tampoco abordaría la causa raíz, ya que el 20% de las solicitudes de API Gateway ya están fallando, lo que indica un problema más abajo en la pila. Volver a crear la tabla con una clave principal diferente podría ser una solución a largo plazo si la distribución de particiones es un problema, pero el auto scaling es una solución más inmediata y directa para la capacidad insuficiente.