あるEコマースアプリケーションは、Amazon API GatewayとAWS Lambda関数を使用し、データをAmazon Aurora PostgreSQLデータベースに保存しています。セールイベント中に注文が急増したため、タイムアウトが発生しました。ソリューションアーキテクトは、多数のオープン接続によりデータベースのCPUとメモリ使用率が高いことを発見しました。アプリケーションへの変更を最小限に抑えつつ、タイムアウトエラーを防ぐために、アーキテクトはどのソリューションを実装すべきですか？

正解は、Amazon RDS Proxyを使用してデータベースのプロキシを作成し、Lambda関数をRDS Proxyエンドポイントを使用するように変更することです。RDS Proxyは、データベース接続プールを管理し、Lambdaのようなステートレスなアプリケーションからの多数の接続要求を効率的に処理することで、データベースの過負荷を防ぎます。これにより、データベースのCPUとメモリ使用率を削減し、タイムアウトエラーを回避できます。アプリケーションコードの変更も最小限で済みます。 Lambda関数にプロビジョニングされた同時実行を設定しても、データベース接続の問題は解決しません。グローバルデータベースは可用性を高めますが、接続過多の問題には直接対処しません。リードレプリカは読み込みスケーラビリティを提供しますが、書き込み操作の接続問題は解決しません。AWS DMSでDynamoDBに移行することは大規模な変更であり、アプリケーションの再設計が必要です。