Un'azienda che gestisce bacheche di lavoro stagionali sta riscontrando un aumento del traffico. Il backend è costituito da due istanze Amazon EC2 dietro un Application Load Balancer e Amazon DynamoDB è utilizzato come datastore. Durante i periodi di punta, le prestazioni di lettura e scrittura dell'applicazione si degradano. Quale opzione produce un'architettura scalabile in grado di gestire i carichi di punta con il MINOR sforzo di sviluppo?

L'opzione corretta è "Utilizzare gruppi Auto Scaling per i servizi di backend. Utilizzare l'auto scaling di DynamoDB." perché affronta direttamente i problemi di scalabilità sia per i server delle applicazioni (istanze EC2) sia per il database (DynamoDB) con il minimo sforzo di sviluppo. I gruppi Auto Scaling aggiungono o rimuovono automaticamente istanze EC2 in base al carico, garantendo che l'applicazione possa gestire i picchi di traffico. L'auto scaling di DynamoDB (tramite DynamoDB Auto Scaling) regola automaticamente la capacità di lettura e scrittura del database per soddisfare le richieste, prevenendo il degrado delle prestazioni. Questa soluzione richiede modifiche minime al codice esistente. Le altre opzioni sono meno ideali: Migrare a AWS Lambda e aumentare la capacità di DynamoDB richiederebbe una riscrittura significativa del backend. Migrare a AWS Lambda e usare le global tables di DynamoDB è un'opzione complessa e le global tables sono per la resilienza multi-regione, non per la scalabilità della singola regione. Usare SQS e Lambda per scrivere su DynamoDB è una soluzione valida per disaccoppiare e gestire i picchi di scrittura, ma introduce complessità aggiuntive e non risolve direttamente la scalabilità delle letture o del backend EC2.