Una empresa de alquiler de coches construyó una API REST sin servidor utilizada por su aplicación móvil. La pila utiliza Amazon API Gateway con un endpoint Regional, AWS Lambda y un clúster de base de datos Amazon Aurora MySQL Serverless. Después de abrir el acceso a los socios, el volumen de solicitudes aumentó drásticamente y causó errores intermitentes de memoria en la base de datos. Los registros muestran que muchos clientes emiten solicitudes HTTP GET repetidas para consultas idénticas en intervalos cortos. El tráfico se concentra durante el horario comercial con picos en días festivos. La empresa quiere soportar el aumento de carga minimizando el crecimiento de los costes. ¿Qué enfoque cumple estos requisitos?

La opción correcta aborda directamente el problema de las solicitudes repetidas y el aumento de la carga de manera rentable. Convertir el endpoint de API Gateway a edge-optimized distribuye el tráfico globalmente a través de CloudFront, mejorando la latencia y la capacidad de manejar picos. Habilitar el almacenamiento en caché en la etapa de producción de API Gateway es crucial porque las solicitudes GET repetidas para consultas idénticas pueden ser servidas directamente desde la caché, reduciendo drásticamente la carga en Lambda y Aurora, y mitigando los errores de memoria sin aumentar los recursos de la base de datos. Implementar ElastiCache for Redis es una solución válida para el almacenamiento en caché, pero el almacenamiento en caché de API Gateway es más sencillo de implementar para este caso de uso específico de solicitudes GET repetidas, ya que no requiere modificaciones en el código Lambda. Aumentar la memoria máxima de Aurora Serverless solo pospone el problema y aumenta los costos sin abordar la causa raíz de las consultas repetidas. Habilitar la limitación (throttling) en API Gateway rechazaría el tráfico, lo cual no es deseable para una empresa que busca soportar una mayor carga de socios.