あるアプリケーションは、AWS LambdaとECS on Fargateを使用し、データをAurora MySQLデータベースに保存しています。ワークロードは書き込みが多く、トラフィックは長時間のアイドル期間と突然の増加を伴う非常にスパイク的です。現在のメモリ最適化されたDBインスタンスでは、変動する負荷を処理できません。これらのトラフィックパターンに合わせてスケーリングするための最も費用対効果の高い設計はどれですか？

Aurora Serverless v1は、トラフィックが非常にスパイク的で、長時間のアイドル期間があるワークロードに最適です。データベースの容量を自動的にスケールアップ・ダウンし、アイドル時には容量をゼロにスケールダウンできるため、使用したリソースに対してのみ課金されます。これにより、費用対効果が最大化されます。Compute Savings Plansは、LambdaやFargateなどのコンピュートサービスに適用され、コストをさらに削減できます。 リードレプリカの追加は読み取り負荷には有効ですが、書き込み負荷の変動には対応できません。Aurora DBクラスターへの移行は複数のライターインスタンスをサポートしますが、アイドル時のコスト削減にはServerless v1ほど効果的ではありません。AuroraグローバルデータベースはDRと低レイテンシーの読み取りに優れていますが、単一リージョン内のスパイク的なワークロードのコスト効率の良いスケーリングには過剰なソリューションです。