Una empresa ejecuta una aplicación web en instancias de Amazon EC2 en un grupo de Auto Scaling. La aplicación utiliza una instancia de base de datos de Amazon RDS for PostgreSQL. La aplicación se ralentiza cuando aumenta el tráfico porque la base de datos tiene una gran carga de lectura durante el pico de tráfico. ¿Qué acciones debe realizar un arquitecto de soluciones para resolver estos problemas de rendimiento? (Elija dos).

Para resolver los problemas de rendimiento causados por una alta carga de lectura en la base de datos, crear una réplica de lectura de Amazon RDS es una solución eficaz. Las réplicas de lectura descargan el tráfico de lectura de la instancia principal, mejorando el rendimiento de la base de datos sin afectar las escrituras. Configurar la aplicación para dirigir las consultas de lectura a esta réplica distribuirá la carga. Además, implementar un clúster de Amazon ElastiCache (ya sea Redis o Memcached) para almacenar en caché los resultados de las consultas reduce significativamente la cantidad de solicitudes que llegan a la base de datos. Esto es especialmente útil para datos a los que se accede con frecuencia y que no cambian a menudo, ya que la aplicación puede recuperar los datos directamente de la caché en lugar de consultar la base de datos, aliviando aún más la carga de lectura. Activar el escalado automático para la instancia de base de datos no es una opción directa para RDS PostgreSQL. Convertir a Multi-AZ mejora la disponibilidad y la tolerancia a fallos, pero no distribuye la carga de lectura, ya que la instancia en espera no procesa consultas de lectura. Configurar las subredes de Auto Scaling en la misma AZ que la base de datos puede reducir la latencia, pero no resuelve el problema de la alta carga de lectura en la base de datos.