라이브 이벤트 회사가 Auto Scaling 그룹의 EC2 인스턴스에서 티켓팅 애플리케이션을 실행하고 데이터베이스로 PostgreSQL을 사용합니다. 판매 이벤트는 수요의 일회성 예정된 급증을 발생시킵니다. 회사는 이러한 예정된 판매 이벤트 동안 가용성을 최대화하는 스케일링 접근 방식이 필요합니다. 어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족합니까?

정답은 예정된 판매 이벤트와 같은 예측 가능한 수요 급증에 가장 적합한 접근 방식이기 때문입니다. EC2 인스턴스에 예약된 스케일링을 사용하면 판매 이벤트 전에 용량을 미리 프로비저닝하여 즉각적인 수요를 처리할 수 있습니다. Amazon Aurora PostgreSQL Multi-AZ DB 클러스터는 고가용성과 확장성을 제공합니다. EventBridge와 Lambda를 사용하여 판매 전에 더 큰 Aurora Replica를 생성하고, 이벤트 중에는 해당 복제본으로 장애 조치하여 읽기 부하를 분산하며, 판매 후에는 복제본을 축소하여 비용을 최적화하는 것은 예측 가능한 부하 급증에 대한 효율적인 데이터베이스 스케일링 전략입니다. 오답인 다른 옵션들은 다음과 같은 이유로 적절하지 않습니다. 예측 스케일링은 과거 데이터를 기반으로 하지만, "일회성 예정된 급증"에는 예약된 스케일링이 더 정확합니다. Aurora Serverless v2는 자동 스케일링되지만, 예측 가능한 급증에 대해서는 수동으로 복제본을 관리하는 것이 더 세밀한 제어를 제공할 수 있습니다. RDS for PostgreSQL은 Aurora만큼 유연하게 읽기 복제본을 스케일링하거나 장애 조치할 수 없습니다. Step Functions와 Lambda를 통한 데이터베이스 워밍업은 도움이 될 수 있지만, Aurora Replica를 통한 읽기 부하 분산 및 장애 조치 전략만큼 직접적으로 가용성을 극대화하지는 못합니다.