Une entreprise exécute un cluster de bases de données Amazon Aurora MySQL avec six réplicas Aurora. Elle souhaite que les requêtes de reporting en quasi temps réel soient automatiquement distribuées sur trois réplicas Aurora spécifiques qui utilisent des spécifications de calcul et de mémoire différentes de celles des autres nœuds du cluster. Quelle solution répond à ces exigences ?

La création et l'utilisation d'un point de terminaison personnalisé (custom endpoint) est la solution la plus appropriée. Cela permet de regrouper un sous-ensemble spécifique de réplicas Aurora (les trois réplicas dédiés au reporting) et de diriger les requêtes vers ce groupe, même s'ils ont des spécifications différentes. Le point de terminaison de lecture distribue les requêtes sur tous les réplicas disponibles, ce qui ne répond pas à l'exigence de cibler des réplicas spécifiques. L'utilisation des points de terminaison d'instance ne permet pas une distribution automatique de la charge de travail sur plusieurs instances. Cloner le cluster créerait une base de données séparée, ce qui n'est pas idéal pour des rapports en quasi temps réel sur les données du cluster principal.