あるアプリケーションは、AWS Lambda 関数 (Amazon API Gateway 経由で呼び出される) を使用して、Amazon Aurora PostgreSQL データベースにデータを保存しています。概念実証の段階で、会社は大量のデータロードを処理するために Lambda のクォータを引き上げました。ソリューションアーキテクトは、スケーラビリティを向上させ、設定作業を最小限に抑える設計を推奨する必要があります。これらの要件を満たすソリューションはどれですか？

このソリューションは、非同期処理とデカップリングの原則を活用しています。最初のLambda関数がデータを取得し、それをAmazon SQSキューに配置することで、データベースへの負荷を即座に処理する必要がなくなります。2番目のLambda関数はSQSキューからデータを消費し、Aurora PostgreSQLデータベースにロードします。これにより、データベースへの書き込みがバースト的に発生した場合でも、SQSがバッファとして機能し、データベースの過負荷を防ぎます。また、Lambdaの同時実行クォータを再度引き上げる必要なく、スケーラビリティが向上します。 EC2インスタンスへのリファクタリングは、管理オーバーヘッドを増加させ、サーバーレスの利点を失います。AuroraからDynamoDBへの変更は、データベースの再設計と移行が必要となり、設定作業が最小限という要件に反します。SNSはパブリッシュ/サブスクライブモデルであり、メッセージの永続性やキューイング機能がSQSほど適していません。