Un'azienda gestisce un cluster DB Amazon Aurora MySQL con sei repliche Aurora. Desidera che le query di reporting quasi in tempo reale vengano distribuite automaticamente su tre repliche Aurora specifiche che utilizzano specifiche di calcolo e memoria diverse rispetto agli altri nodi del cluster. Quale soluzione soddisfa questi requisiti?

La creazione e l'utilizzo di un custom endpoint è la soluzione corretta. Gli endpoint personalizzati di Amazon Aurora consentono di raggruppare un sottoinsieme di repliche Aurora e di connettersi ad esse per carichi di lavoro specifici. Questo soddisfa il requisito di distribuire le query di reporting su tre repliche specifiche con diverse specifiche di calcolo e memoria. Creare un clone del cluster a tre nodi e utilizzare il reader endpoint non è l'ideale perché si tratterebbe di un cluster separato, non parte del cluster originale, e non riceverebbe aggiornamenti in tempo quasi reale dal cluster principale senza configurazioni aggiuntive. Utilizzare uno qualsiasi degli instance endpoint per i tre nodi selezionati richiederebbe la gestione manuale del bilanciamento del carico e del failover tra quelle istanze. Utilizzare il reader endpoint distribuirebbe il carico di lavoro su tutte le repliche Aurora disponibili, non solo su quelle tre specifiche.