Una empresa migró una aplicación a AWS. La aplicación se ejecuta en dos instancias EC2 detrás de un Application Load Balancer (ALB). La base de datos MySQL se ejecuta en una instancia EC2 separada y tiene un uso intensivo de lectura. Cada instancia EC2 almacena contenido estático actualizado con frecuencia en su volumen Amazon EBS adjunto; el contenido estático debe copiarse en cada volumen EBS cuando se actualiza. La carga varía a lo largo del día y, en los momentos de mayor actividad, la aplicación no puede atender todas las solicitudes. El rastreo muestra que la base de datos no puede manejar el tráfico de lectura máximo. ¿Qué solución aumentará la fiabilidad de la aplicación?

La opción correcta aborda todos los problemas: la contenedorización con AWS Fargate y ECS permite escalar la aplicación de forma elástica y automática con Application Auto Scaling, resolviendo la variabilidad de carga. Amazon EFS centraliza el contenido estático, eliminando la necesidad de copiarlo manualmente en cada instancia y garantizando la consistencia. Finalmente, Amazon Aurora MySQL Serverless v2 con una instancia de lectura es ideal para bases de datos con uso intensivo de lectura y picos de tráfico, ya que escala automáticamente y ofrece alta disponibilidad. Las opciones incorrectas fallan en varios aspectos: La opción 1 propone Lambda y un solo volumen EBS, lo que no es adecuado para contenido estático compartido entre funciones Lambda y no resuelve el problema de escalabilidad de la base de datos de manera óptima para cargas de lectura intensivas. La opción 2 usa Step Functions, que no es un servicio adecuado para ejecutar aplicaciones web completas, y aunque EFS es una buena solución para el contenido estático, Aurora Serverless v2 con una instancia de lectura es una buena opción de base de datos, la elección de Step Functions es incorrecta. La opción 3 propone ECS Fargate y un volumen EBS único. Un volumen EBS no puede ser montado directamente por múltiples tareas de Fargate, lo que lo hace inviable para el contenido estático compartido.