Une entreprise héberge une application web à trois niveaux avec une base de données PostgreSQL qui stocke les métadonnées des documents. Les documents sont stockés dans Amazon S3. Les documents ne sont généralement écrits qu'une seule fois, mais sont mis à jour fréquemment. Un processus de reporting mensuel recherche les métadonnées à l'aide de requêtes relationnelles et prend plusieurs heures ; le reporting ne doit pas bloquer les modifications ou les ajouts de documents. Implémentez une solution pour accélérer le reporting avec le moins de modifications possible au code de l'application. Quelle solution répond à ces exigences ?

La solution correcte consiste à utiliser un cluster Amazon Aurora PostgreSQL avec un réplica Aurora. Aurora PostgreSQL est entièrement compatible avec PostgreSQL, ce qui minimise les modifications de code. Les réplicas Aurora partagent le même stockage sous-jacent que l'instance principale, mais peuvent gérer des charges de lecture importantes de manière indépendante, ce qui est idéal pour les rapports sans affecter les opérations de l'application. Les autres options sont moins appropriées : Amazon DocumentDB n'est pas compatible avec PostgreSQL et nécessiterait des modifications importantes du code de l'application. Amazon RDS for PostgreSQL Multi-AZ utilise un nœud secondaire pour la haute disponibilité, mais ce nœud n'est pas destiné aux requêtes de lecture directes et ne peut pas être mis à l'échelle indépendamment comme un réplica Aurora. Amazon DynamoDB est une base de données NoSQL et ne prend pas en charge les requêtes relationnelles, ce qui nécessiterait une refonte majeure de la logique de reporting.