Une entreprise de livraison de colis exécute une application sur des instances Amazon EC2 avec un cluster de base de données Amazon Aurora MySQL. À mesure que l'application se développe, l'utilisation d'EC2 n'augmente que légèrement, tandis que l'utilisation du cluster de base de données augmente beaucoup plus rapidement. L'ajout d'un réplica en lecture ne réduit la charge de la base de données que brièvement ; la charge continue d'augmenter. Les opérations qui augmentent l'utilisation de la base de données sont des instructions de lecture répétées liées aux détails de livraison. L'entreprise doit réduire l'impact des lectures répétées sur le cluster de base de données de la manière la PLUS rentable. Quelle solution répond à cette exigence ?

L'implémentation d'un cluster Amazon ElastiCache for Redis est la solution la plus rentable car elle permet de mettre en cache les données fréquemment consultées (détails de livraison) en mémoire. Cela réduit considérablement le nombre de requêtes de lecture répétées atteignant la base de données Aurora, diminuant ainsi sa charge. Ajouter un réplica en lecture supplémentaire ou configurer Aurora Auto Scaling pour les réplicas en lecture ne ferait que distribuer la charge de lecture existante sans la réduire globalement, ce qui ne résoudrait pas le problème fondamental de l'augmentation rapide de l'utilisation. Modifier le cluster de base de données pour avoir plusieurs instances d'écriture n'est pas pertinent ici, car le problème concerne les opérations de lecture, et Aurora ne prend en charge qu'une seule instance d'écriture.