ある会社が、Amazon API Gateway APIによって呼び出されるAWS Lambda関数でアプリケーションをホストしています。Lambda関数は、顧客データをAmazon Aurora MySQLデータベースに保存します。会社がデータベースをアップグレードするたびに、アップグレードが完了するまでLambda関数がデータベース接続を確立できず、一部のイベントで顧客データが失われます。ソリューションアーキテクトは、データベースのアップグレード中に作成された顧客データを保存するソリューションを設計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、データベースのアップグレード中に発生するデータ損失の問題を効果的に解決します。Lambda関数が直接データベースに書き込むのではなく、まず顧客データをAmazon SQS FIFOキューに保存することで、データベースが利用できない間もデータが失われることなく保持されます。新しいLambda関数がキューをポーリングし、データベースが利用可能になったときにデータを書き込むため、システムの可用性とデータの耐久性が向上します。 他の選択肢は以下の理由で不適切です。 Amazon RDS Proxyは接続管理を改善しますが、データベースが利用できない間のデータ損失を防ぐことはできません。 Lambdaの実行時間を増やし、再試行メカニズムを実装しても、データベースが長時間利用できない場合、データが失われる可能性があります。 顧客データをLambdaのローカルストレージに永続化することは、Lambdaの実行モデル（エフェメラルストレージ）のため、信頼性の高い永続化方法ではありません。