Une entreprise de location de voitures a créé une API REST sans serveur utilisée par son application mobile. La pile utilise Amazon API Gateway avec un point de terminaison régional, AWS Lambda et un cluster de base de données Amazon Aurora MySQL Serverless. Après avoir ouvert l'accès aux partenaires, le volume de requêtes a fortement augmenté et a provoqué des erreurs de mémoire intermittentes dans la base de données. Les journaux montrent que de nombreux clients émettent des requêtes HTTP GET répétées pour des requêtes identiques sur de courts intervalles. Le trafic est concentré pendant les heures de bureau avec des pics pendant les vacances. L'entreprise souhaite prendre en charge la charge accrue tout en minimisant l'augmentation des coûts. Quelle approche répond à ces exigences ?

La mise en cache au niveau d'API Gateway est la solution la plus efficace et la moins coûteuse pour gérer les requêtes GET répétées et identiques. En activant la mise en cache, API Gateway peut servir les réponses directement sans invoquer Lambda ni interroger la base de données, réduisant ainsi la charge sur Aurora Serverless et Lambda, et minimisant les erreurs de mémoire. La conversion en un point de terminaison optimisé pour la périphérie améliore la latence pour les utilisateurs géographiquement dispersés, mais la mise en cache est la clé de la réduction de la charge. Implémenter ElastiCache est une solution de mise en cache valide, mais elle est plus complexe à gérer et à intégrer (nécessite des modifications Lambda) et potentiellement plus coûteuse qu'une simple activation de la mise en cache API Gateway pour ce cas d'utilisation spécifique. Augmenter la mémoire d'Aurora Serverless ne résout pas la cause profonde des requêtes répétées et augmenterait les coûts sans optimiser l'utilisation des ressources. La limitation (throttling) rejetterait les requêtes excédentaires, ce qui dégraderait l'expérience utilisateur au lieu de résoudre le problème de performance.