주식 거래 애플리케이션은 거래 요청 처리를 위해 1밀리초 미만의 지연 시간을 요구합니다. 거래 데이터는 DynamoDB에 저장되지만, 로드 테스트 결과 데이터 검색 속도가 요구 사항보다 느린 것으로 나타났습니다. 최소한의 노력으로 검색 지연 시간을 줄일 수 있는 솔루션은 무엇입sembles까?

정답은 DynamoDB Accelerator (DAX)를 사용하여 거래 데이터를 캐시하는 것입니다. DAX는 DynamoDB를 위한 완전 관리형, 고가용성 인메모리 캐시로, 읽기 집약적인 워크로드에 대해 마이크로초 단위의 응답 시간을 제공하여 지연 시간을 크게 줄여줍니다. 애플리케이션 코드를 거의 변경하지 않고도 사용할 수 있어 최소한의 노력으로 성능을 향상시킬 수 있습니다. 오답 설명: 거래 데이터에 LSI(로컬 보조 인덱스)를 추가하는 것은 특정 속성으로 쿼리할 때 성능을 향상시킬 수 있지만, DAX만큼 광범위한 읽기 지연 시간 감소 효과를 제공하지는 않습니다. 거래 데이터를 Amazon S3로 이동하고 S3 Transfer Acceleration을 사용하는 것은 S3에 데이터를 업로드하거나 다운로드할 때 전송 속도를 높이는 데 사용되며, DynamoDB의 읽기 지연 시간 문제와는 관련이 없습니다. S3는 일반적으로 밀리초 미만의 지연 시간을 요구하는 실시간 거래 데이터 저장소로는 적합하지 않습니다. DynamoDB 쿼리에 지수 백오프를 사용하여 재시도를 추가하는 것은 일시적인 오류나 스로틀링 상황에서 쿼리의 성공률을 높이는 데 사용되는 전략이지, 근본적인 읽기 지연 시간을 줄이는 솔루션이 아닙니다. 오히려 재시도로 인해 전체 지연 시간이 늘어날 수 있습니다.