Un site web s'appuyant sur un cluster Amazon Aurora connaît des temps de réponse lents pendant les périodes de pointe. Les utilisateurs effectuent des recherches rarement répétées, et les modèles de trafic varient selon la saison et le jour. Pour améliorer les performances tout en utilisant les ressources efficacement, quelle solution l'administrateur devrait-il implémenter ?

La création de répliques Aurora et l'utilisation du point de terminaison de lecture déchargent les requêtes de recherche de l'instance primaire, réduisant ainsi la charge sur la base de données principale. L'activation d'Aurora Auto Scaling sur les répliques permet d'ajuster dynamiquement la capacité de lecture en fonction de la demande saisonnière et quotidienne, optimisant ainsi les coûts et les performances. Placer un cluster ElastiCache for Redis est utile pour les requêtes fréquemment répétées, mais moins efficace pour les recherches rarement répétées mentionnées dans le scénario. Provisionner des IOPS sur la couche de stockage Aurora n'est pas la solution la plus efficace pour les problèmes de performances liés aux requêtes de lecture, car cela n'augmente pas la capacité de traitement des requêtes. Augmenter la classe d'instance de base de données est une solution coûteuse et moins flexible que les répliques en lecture avec Auto Scaling, car elle met à l'échelle l'instance entière au lieu de cibler spécifiquement les requêtes de lecture.