자동차 렌탈 회사가 모바일 앱에서 사용하는 서버리스 REST API를 구축했습니다. 이 스택은 Regional 엔드포인트를 사용하는 Amazon API Gateway, AWS Lambda, Amazon Aurora MySQL Serverless DB 클러스터를 사용합니다. 파트너에게 액세스를 개방한 후 요청 볼륨이 급증하여 간헐적인 데이터베이스 메모리 오류가 발생했습니다. 로그에는 많은 클라이언트가 짧은 간격으로 동일한 쿼리에 대해 반복적인 HTTP GET 요청을 발행하는 것으로 나타납니다. 트래픽은 업무 시간 동안 집중되며 휴일에는 급증합니다. 회사는 비용 증가를 최소화하면서 증가된 로드를 지원하고자 합니다. 어떤 접근 방식이 이러한 요구 사항을 충족할까요?

정답은 API Gateway Regional 엔드포인트를 엣지 최적화된 엔드포인트로 변환하고 프로덕션 스테이지에서 캐싱을 활성화하는 것입니다. 이는 동일한 반복적인 HTTP GET 요청에 대한 응답을 캐시하여 Aurora Serverless DB에 대한 부하를 줄이고 메모리 오류를 방지합니다. 엣지 최적화된 엔드포인트는 지연 시간을 줄여 사용자 경험을 향상시킵니다. Amazon ElastiCache for Redis는 데이터베이스 부하를 줄일 수 있지만, Lambda 함수 수정이 필요하며 API Gateway 캐싱보다 복잡합니다. Aurora Serverless DB 클러스터의 메모리를 늘리는 것은 일시적인 해결책일 수 있지만, 근본적인 문제인 반복적인 쿼리 부하를 해결하지 못하며 비용이 증가할 수 있습니다. API Gateway 스로틀링은 과도한 요청으로부터 백엔드를 보호하지만, 요청을 거부하여 사용자 경험을 저해하고 문제의 원인인 반복적인 쿼리 부하를 해결하지 못합니다.