한 금융 서비스 회사가 수백만 건의 과거 주식 거래 내역을 온디맨드 용량 모드를 사용하는 DynamoDB 테이블로 가져왔습니다. 매일 자정에는 수백만 건의 새로운 레코드가 로드됩니다. 읽기 작업은 하루 종일 버스트 방식으로 발생하며 소수의 키를 반복적으로 요청합니다. 이 회사는 DynamoDB 비용을 절감해야 합니다. 어떤 전략을 권장해야 할까요?

주어진 시나리오에서 읽기 작업이 버스트 방식으로 발생하고 소수의 키를 반복적으로 요청하므로 DynamoDB Accelerator (DAX)를 배포하는 것이 가장 효과적입니다. DAX는 마이크로초 단위의 응답 시간을 제공하는 인메모리 캐시로, 반복적인 읽기 요청에 대한 DynamoDB 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 온디맨드 용량 모드는 예측 불가능한 워크로드에 적합하지만, 매일 자정에 대량의 데이터 로드가 있고 읽기 패턴이 버스트 방식이며 반복적인 키 요청이 있는 경우 프로비저닝된 용량 모드와 자동 스케일링을 함께 사용하는 것이 비용 효율적입니다. 프로비저닝된 용량 모드는 예측 가능한 워크로드에 대해 온디맨드 모드보다 저렴하며, 자동 스케일링은 트래픽 변화에 따라 용량을 자동으로 조정하여 과도한 프로비저닝을 방지하고 비용을 최적화합니다. 다른 옵션들은 다음과 같은 이유로 최적의 해결책이 아닙니다. DynamoDB 테이블 앞에 Amazon ElastiCache 클러스터를 배포하는 것은 가능하지만, DAX는 DynamoDB에 최적화된 캐싱 솔루션으로 더 쉽게 통합하고 관리할 수 있습니다. DAX 배포, 자동 스케일링 구성, Savings Plans 구매는 좋은 전략이지만, 온디맨드 용량 모드를 유지하는 것은 반복적인 읽기 및 예측 가능한 로드 패턴에 대해 프로비저닝된 용량 모드보다 비용이 많이 들 수 있습니다. 테이블을 프로비저닝된 용량 모드로 전환하고 Savings Plans를 구매하는 것은 비용 절감에