마케팅 캠페인으로 인해 API Gateway 및 Lambda를 사용하는 웹 애플리케이션으로 트래픽이 증가할 것입니다. 이 앱은 하나의 Aurora Replica가 있는 Amazon Aurora MySQL 클러스터에 데이터를 저장합니다. 읽기/쓰기 비율은 읽기 95%, 쓰기 5% 정도입니다. SysOps 관리자는 예상되는 더 높은 로드에 맞게 데이터베이스를 확장하려면 어떻게 구성해야 합니까?

정답은 Aurora Replica의 평균 CPU 사용률을 기반으로 클러스터에서 Aurora Replica를 추가하거나 제거하도록 Aurora Auto Scaling을 활성화하는 것입니다. Aurora Auto Scaling은 읽기 트래픽 증가에 대응하여 Aurora Replica를 자동으로 추가하거나 제거하여 데이터베이스의 읽기 용량을 효율적으로 확장합니다. 웹 애플리케이션의 읽기/쓰기 비율이 읽기 95%, 쓰기 5%이므로 읽기 용량 확장이 가장 중요합니다. 오답인 "Aurora Replica의 평균 CPU 사용률을 기반으로 Aurora Replica의 인스턴스 클래스를 변경(스케일 업/다운)하도록 Aurora Auto Scaling을 활성화합니다"는 Aurora Auto Scaling이 인스턴스 클래스를 변경하는 기능은 제공하지 않으므로 틀렸습니다. Aurora Auto Scaling은 Replica의 수를 조정합니다. 오답인 "AWS Auto Scaling을 사용하여 Aurora 클러스터를 모니터링하고 기본 인스턴스의 평균 CPU 사용률을 기반으로 Aurora Replica를 추가하거나 제거합니다"는 Aurora Replica는 읽기 용량 확장에 사용되며, 기본 인스턴스의 CPU 사용률이 아닌 Aurora Replica의 CPU 사용률을 기준으로 확장해야 합니다. 또한, Aurora Replica는 Aurora Auto Scaling으로 관리하는 것이 더 적절합니다. 오답인 "AWS Auto Scaling을 사용하여 Aurora 클러스터를 모니터링하고 기존 Aurora Replica의 평균 CPU 사용률을 기반으로 Aurora Replica를 추가하거나 제거합니다"는 AWS Auto Scaling도 가능하지만, Aurora Auto Scaling이 Aurora Replica에 특화되어 더 효율적이고 간편한 솔루션입니다.