택배 회사가 Amazon EC2 인스턴스에서 Amazon Aurora MySQL DB 클러스터로 애플리케이션을 실행하고 있습니다. 애플리케이션이 성장함에 따라 EC2 사용량은 약간만 증가하는 반면 DB 클러스터 사용량은 훨씬 빠르게 증가합니다. 읽기 복제본을 추가하면 DB 로드가 일시적으로만 줄어들고 로드는 계속 증가합니다. DB 사용량을 증가시키는 작업은 배송 세부 정보와 관련된 반복적인 읽기 명령문입니다. 회사는 반복적인 읽기가 DB 클러스터에 미치는 영향을 가장 비용 효율적으로 줄여야 합니다. 어떤 솔루션이 이 요구 사항을 충족합니까?

반복적인 읽기 작업으로 인한 데이터베이스 부하를 줄이는 가장 비용 효율적인 방법은 캐싱 계층을 도입하는 것입니다. Amazon ElastiCache for Redis는 고성능 인메모리 캐시를 제공하여 데이터베이스에 도달하기 전에 자주 액세스하는 데이터를 저장하고 검색할 수 있게 합니다. 이를 통해 데이터베이스의 읽기 부하가 크게 줄어들어 성능이 향상되고 비용이 절감됩니다. 읽기 복제본 추가는 읽기 용량을 늘리지만, 반복적인 읽기 요청이 계속 데이터베이스에 도달하므로 근본적인 문제를 해결하지 못합니다. Aurora Auto Scaling은 읽기 복제본을 자동으로 조정하지만, 캐싱만큼 비용 효율적으로 부하를 줄이지는 못합니다. 여러 작성기 인스턴스는 쓰기 용량을 늘리지만, 읽기 부하 문제와는 관련이 없습니다.