한 회사에서 Amazon Aurora DB 클러스터를 사용하는 애플리케이션을 AWS에서 실행하고 있습니다. 많은 사용자가 데이터를 읽는 피크 시간 동안 쓰기 쿼리 성능 저하가 모니터링에서 나타납니다. 회사는 피크 수요를 비용 효율적으로 처리하기 위해 확장성을 높이려고 합니다. 다음 해결책 중 어떤 것이 이러한 요구 사항을 가장 비용 효율적으로 충족할까요?

Aurora 읽기 복제본은 동일한 기본 스토리지 볼륨을 공유하므로 쓰기 작업에 영향을 주지 않고 읽기 쿼리를 오프로드하여 읽기 확장성을 제공합니다. 애플리케이션이 읽기 전용 쿼리에 복제본 엔드포인트를 사용하고 쓰기 쿼리에 클러스터 엔드포인트를 사용하도록 업데이트하면, 쓰기 쿼리 성능 저하 없이 피크 시간 동안의 읽기 부하를 효과적으로 분산할 수 있습니다. 이는 비용 효율적인 확장 솔루션입니다. 다른 Aurora DB 클러스터를 생성하는 것은 불필요한 스토리지 비용을 발생시키고 데이터 동기화 복잡성을 증가시킵니다. DAX는 DynamoDB용이며 Aurora에는 적용되지 않습니다. Redshift는 분석 워크로드에 더 적합하며, OLTP 읽기 확장성에는 과도하고 비용이 많이 듭니다.