한 금융 회사가 현재 세대 Linux EC2 인스턴스에서 자체 관리형 MySQL 데이터베이스를 사용하여 비즈니스 크리티컬 애플리케이션을 실행하고 있습니다. 이 데이터베이스는 I/O가 많습니다. 이 애플리케이션은 대부분의 기간 동안 적당한 트래픽을 처리하지만, 월말 보고서 때문에 마지막 3일 동안 속도가 느려집니다. 인프라는 이미 컴퓨팅을 위해 ELB 및 Auto Scaling을 사용하고 있습니다. 데이터베이스가 월말 부하를 최소한의 성능 영향으로 처리할 수 있도록 하는 조치는 무엇입니까?

정답은 데이터베이스를 Amazon RDS로 한 번 마이그레이션하고, 월말에 증가하는 읽기 트래픽을 처리하기 위해 여러 개의 읽기 복제본을 생성하는 것입니다. Amazon RDS는 데이터베이스 관리 부담을 줄여주고, 읽기 복제본을 통해 월말 보고서와 같은 읽기 집약적인 워크로드의 부하를 분산하여 메인 데이터베이스의 성능 저하 없이 처리할 수 있습니다. 오답 설명: Elastic Load Balancer를 미리 워밍업하고, 더 큰 인스턴스 유형으로 전환하고, 모든 Amazon EBS 볼륨을 GP2 볼륨으로 변경하는 것은 컴퓨팅 계층에는 도움이 될 수 있지만, I/O가 많은 데이터베이스의 병목 현상을 직접적으로 해결하지 못합니다. GP2는 범용이며, 더 높은 성능이 필요할 수 있습니다. Amazon CloudWatch와 AWS Lambda를 사용하여 EBS 볼륨 유형, 크기 또는 IOPS를 동적으로 변경하는 것은 복잡하며, 데이터베이스 자체의 확장성 문제를 해결하지 못합니다. 또한, 데이터베이스가 실행 중인 상태에서 이러한 변경은 서비스 중단을 초래할 수 있습니다. 월말 전에 스냅샷을 찍고 기간 후에 되돌려 기존 EBS 볼륨을 최대 가용 크기 및 IOPS로 구성된 새 PIOPS 볼륨으로 교체하는 것은 매월 수동 개입이 필요하며, 데이터베이스의 가용성에 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, PIOPS 볼륨으로 교체하는 것만으로는 읽기 부하 분산 문제를 해결하지 못합니다.