あるウェブサイトでは、英語で保存された日刊ニュースレターが表示されます。ユーザーがアクセスすると、Lambda 関数が会社のオンプレミスデータベースに現在のニュースレターを問い合わせ、Amazon Translate TranslateText を呼び出してユーザー向けに翻訳し、翻訳されたテキストを返します。トラフィックが増加し、オンプレミスデータベースが過負荷になり、応答が遅くなっています。会社はデータベースを変更できません。Lambda 関数の応答時間を改善するには、どの変更が必要ですか？

このシナリオでは、Lambda関数がオンプレミスデータベースに頻繁にアクセスし、それがボトルネックとなっています。データベースを変更できないため、Lambda関数がデータベースにアクセスする回数を減らすことが最善の解決策です。 翻訳されたニュースレターをLambda関数の/tmpディレクトリにキャッシュすることで、Lambda関数はデータベースに毎回問い合わせることなく、以前に翻訳されたコンテンツを迅速に提供できます。これにより、オンプレミスデータベースへの負荷が軽減され、応答時間が大幅に改善されます。 非同期Lambda呼び出しは、応答時間の短縮には直接寄与しません。TranslateText API呼び出しのキャッシングは、翻訳コストを削減するかもしれませんが、データベースの負荷軽減にはなりません。Lambda関数でリクエストを並行処理しても、データベースへの同時アクセスが増えるだけで、問題が悪化する可能性があります。