Un'applicazione utilizza AWS Lambda ed ECS su Fargate e memorizza i dati in un database Aurora MySQL. Il carico di lavoro è ad alta intensità di scrittura e il traffico è molto irregolare, con lunghi periodi di inattività e improvvisi aumenti. L'attuale istanza DB ottimizzata per la memoria non è in grado di gestire il carico variabile. Qual è il design PIÙ conveniente per scalare in base a questi modelli di traffico?

La risposta corretta è migrare il database ad Aurora Serverless v1 e acquistare Compute Savings Plans. Aurora Serverless v1 è progettato specificamente per carichi di lavoro intermittenti e imprevedibili, scalando automaticamente la capacità in base alla domanda. Questo elimina la necessità di provisioning manuale e la gestione di istanze DB, rendendolo la soluzione più conveniente per il traffico irregolare. L'acquisto di Compute Savings Plans può ridurre ulteriormente i costi per il consumo di calcolo di Aurora Serverless. Le altre opzioni sono meno adatte: Aggiungere repliche di lettura non risolve il problema di un carico di scrittura elevato e variabile. L'acquisto di Instance Savings Plans e RDS Reserved Instances non offre la flessibilità di scalabilità automatica necessaria per carichi di lavoro molto irregolari. Migrare a un cluster DB Aurora con più istanze writer non è la soluzione più conveniente per carichi di lavoro intermittenti, poiché le istanze writer aggiuntive sarebbero sottoutilizzate durante i periodi di inattività. Migrare a un database globale Aurora è utile per la disaster recovery e la bassa latenza per applicazioni distribuite globalmente, ma non affronta direttamente il problema della scalabilità conveniente per carichi di lavoro irregolari e ad alta intensità di scrittura in una singola regione.