電力会社は、スマートメーターの使用状況を5分ごとに収集しています。データはAmazon API Gateway経由でAWS Lambda関数に送られ、Amazon DynamoDBテーブルに保存されます。パイロット運用中、Lambdaの実行時間は3～5秒でしたが、メーターの規模が拡大するにつれてLambdaの実行時間は1～2分に増加し、さらに多くのメトリックタイプが実行時間をさらに増加させました。DynamoDBのPUTでProvisionedThroughputExceededExceptionエラーが多数発生し、LambdaからTooManyRequestsExceptionエラーが多数発生しています。問題解決のために必要な変更の組み合わせはどれですか？（2つ選択してください。）

DynamoDBのProvisionedThroughputExceededExceptionエラーは、テーブルの書き込みキャパシティが不足していることを示しています。これを解決するには、DynamoDBテーブルの書き込みキャパシティユニットを増やす必要があります。LambdaのTooManyRequestsExceptionエラーと実行時間の増加は、API GatewayからLambdaへの直接的な高負荷が原因です。API GatewayからAmazon Kinesisデータストリームにデータをストリーミングし、KinesisからLambda関数でデータをバッチ処理することで、Lambdaへの負荷を分散し、スループットを向上させることができます。 Lambda関数のメモリを増やすことは、処理能力を向上させる可能性がありますが、根本的なスループットの問題やDynamoDBのエラーを解決しません。スマートメーターからのペイロードサイズを増やすと、Lambda