Une entreprise exécute une application sur AWS qui utilise un cluster de base de données Amazon Aurora. Pendant les heures de pointe, lorsque de nombreux utilisateurs lisent des données, la surveillance révèle une dégradation des performances des requêtes d'écriture. L'entreprise souhaite augmenter l'évolutivité pour gérer la demande de pointe de manière rentable. Quelle solution répond à ces exigences de la manière la plus rentable ?

La création d'un réplica en lecture Aurora est la solution la plus rentable et la plus appropriée. Les réplicas en lecture déchargent les requêtes de lecture de l'instance de base de données principale, ce qui libère des ressources pour les requêtes d'écriture et améliore les performances globales sans nécessiter de modifications majeures de l'application ou des coûts élevés. Aurora gère automatiquement la réplication asynchrone des données vers le réplica en lecture. Créer un second cluster Aurora et copier les données est coûteux et complexe, car cela implique la gestion de deux clusters et la synchronisation manuelle des données. Créer un cluster DAX est une solution de mise en cache pour DynamoDB, pas Aurora, et n'est donc pas applicable ici. Créer un cluster Amazon Redshift est une solution d'entrepôt de données analytique, surdimensionnée et coûteuse pour ce cas d'utilisation de déchargement de lectures transactionnelles.