Une entreprise de services financiers a importé des millions de transactions boursières historiques dans une table DynamoDB qui utilise le mode de capacité à la demande. Chaque nuit à minuit, quelques millions de nouveaux enregistrements sont chargés. Les lectures se produisent par rafales tout au long de la journée et demandent de manière répétée un petit ensemble de clés. L'entreprise doit réduire les coûts de DynamoDB. Quelle stratégie devrait être recommandée ?

La solution correcte est de déployer DynamoDB Accelerator (DAX), d'utiliser le mode de capacité provisionnée et de configurer l'auto scaling de DynamoDB. DAX est un cache en mémoire entièrement géré et hautement disponible pour DynamoDB, idéal pour les charges de travail en rafale avec des lectures répétées sur un petit ensemble de clés, réduisant ainsi le nombre de lectures directes sur DynamoDB et les coûts associés. Le passage au mode de capacité provisionnée permet d'optimiser les coûts pour des charges de travail prévisibles, surtout avec l'auto scaling qui ajuste automatiquement la capacité en fonction de la demande, évitant le surprovisionnement ou le sous-provisionnement. L'option d'utiliser ElastiCache est moins intégrée et plus complexe à gérer que DAX pour DynamoDB. L'achat de Savings Plans est une bonne pratique pour réduire les coûts, mais ne résout pas à lui seul l'optimisation des lectures et de la capacité. Le mode à la demande (on-demand) est plus cher pour des charges de travail prévisibles et ne bénéficie pas autant de l'optimisation de DAX pour les lectures répétées.