数百個のLambda関数を持つサーバーレスアプリケーションが、Amazon Aurora PostgreSQLデータベースに接続しています。Lambdaがスケールアウトするたびに新しいDB接続が作成され、リソース使用量が増加します。Lambdaのスケーラビリティを低下させることなく、データベース接続の数を減らす必要があります。何を実装すべきですか？

Lambdaがスケールアウトするたびに新しいDB接続が作成され、データベースのリソースを消費するという問題は、Amazon RDS Proxyを使用することで解決できます。RDS Proxyは、データベース接続をプールおよび共有することで、Lambda関数からの接続数を効率的に管理します。これにより、Lambdaのスケーラビリティを維持しながら、データベースへの接続負荷を軽減できます。 他の選択肢が不正解である理由は以下の通りです。 プロビジョニングされた同時実行を有効にする：これはLambda関数の起動時間を短縮するためのものであり、データベース接続の問題を直接解決するものではありません。 Aurora PostgreSQLのクラスターキャッシュ管理を有効にする：これはリードレプリカ間のキャッシュの一貫性を保つためのものであり、接続管理とは無関係です。 予約済み同時実行を設定する：これはLambda関数の最大同時実行数を制限するためのものであり、接続管理の問題を解決するものではありません。