Une application de commerce électronique utilise Amazon API Gateway et une fonction AWS Lambda, stockant les données dans une base de données Amazon Aurora PostgreSQL. Lors d'un événement commercial, une augmentation des commandes a provoqué des délais d'attente. L'architecte de solutions a constaté une utilisation élevée du CPU et de la mémoire sur la base de données en raison de nombreuses connexions ouvertes. Pour éviter les erreurs de délai d'attente avec le moins de modifications possible à l'application, quelle solution l'architecte devrait-il implémenter ?

La bonne solution est d'utiliser Amazon RDS Proxy. RDS Proxy gère efficacement les pools de connexions à la base de données, réduisant ainsi la charge sur la base de données Aurora PostgreSQL. Cela permet de maintenir un nombre gérable de connexions ouvertes, même lors de pics de trafic, évitant ainsi les problèmes d'utilisation élevée du CPU/mémoire et les délais d'attente. La modification de la fonction Lambda pour utiliser le point de terminaison du proxy est une modification minimale de l'application. Configurer la concurrence provisionnée pour Lambda ne résoudrait pas le problème de la base de données. Une base de données globale est pour la résilience multi-régions, pas pour la gestion des connexions. Créer un réplica en lecture ne résoudrait pas le problème des connexions en écriture et nécessiterait des modifications complexes pour acheminer le trafic. Migrer vers DynamoDB est une refonte majeure, pas une solution avec le moins de modifications possible.