Une application utilise un cluster de bases de données Amazon Aurora PostgreSQL avec une petite instance primaire et trois réplicas en lecture plus grands. L'application s'exécute dans une fonction AWS Lambda qui ouvre de nombreuses connexions de courte durée aux réplicas en lecture pour des requêtes en lecture seule. Pendant les périodes de trafic élevé imprévisibles, l'application devient peu fiable et la base de données signale trop de connexions. Quel changement améliorera la fiabilité de l'application ?

Amazon RDS Proxy est la solution la plus efficace pour gérer un grand nombre de connexions de courte durée, typiques des fonctions Lambda. Il met en commun les connexions à la base de données et les réutilise, réduisant ainsi la surcharge de connexion et la probabilité d'atteindre la limite maxconnections. En configurant un point de terminaison en lecture seule sur le proxy, les requêtes en lecture seule de Lambda sont dirigées vers les réplicas de lecture, améliorant ainsi la fiabilité et les performances. Augmenter maxconnections ne résout pas le problème fondamental des connexions excessives et peut consommer plus de mémoire. La mise à l'échelle automatique des instances ne gère pas directement le problème des connexions de courte durée et peut entraîner des coûts inutiles. L'Aurora Data API n'est pas pertinente ici car l'application utilise déjà un cluster Aurora PostgreSQL standard.