Un'applicazione di e-commerce utilizza Amazon API Gateway e una funzione AWS Lambda, archiviando i dati in un database Amazon Aurora PostgreSQL. Durante un evento di vendita, un'impennata negli ordini ha causato timeout. L'architetto di soluzioni ha riscontrato un elevato utilizzo di CPU e memoria sul database a causa di molte connessioni aperte. Per prevenire errori di timeout con il minor numero di modifiche all'applicazione, quale soluzione dovrebbe implementare l'architetto?

La risposta corretta è utilizzare Amazon RDS Proxy. RDS Proxy è un pool di connessioni gestito che permette a Lambda di riutilizzare le connessioni al database Aurora PostgreSQL, riducendo il carico sulla CPU e sulla memoria del database causato da molte connessioni aperte e chiuse. Questo risolve il problema dei timeout con modifiche minime all'applicazione (solo la modifica dell'endpoint). Configurare la concorrenza provisioned per Lambda non risolve il problema delle connessioni al database, e un database globale non affronta l'elevato utilizzo di CPU/memoria dovuto alle connessioni. Creare una replica di lettura non aiuta con le operazioni di scrittura (ordini) che sono la causa del problema. Migrare a DynamoDB è una modifica architetturale significativa e non la soluzione con il "minor numero di modifiche".