한 회사에서 MySQL 데이터베이스를 온프레미스 데이터 센터에서 Amazon RDS for MySQL DB 인스턴스로 마이그레이션했습니다. 이 회사는 평균 일일 워크로드를 충족하도록 RDS DB 인스턴스의 크기를 조정했습니다. 한 달에 한 번, 보고서 쿼리를 실행할 때 데이터베이스 성능이 저하됩니다. 이 회사는 보고서를 실행하고 일일 워크로드의 성능을 유지할 수 있는 기능을 원합니다. 다음 중 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

정답은 데이터베이스의 읽기 복제본을 생성하고 쿼리를 읽기 복제본으로 보내는 것입니다. Amazon RDS 읽기 복제본은 원본 DB 인스턴스의 데이터를 비동기식으로 복제하여 읽기 집약적인 워크로드를 오프로드하고 원본 DB 인스턴스의 성능에 영향을 주지 않으면서 확장성을 제공합니다. 한 달에 한 번 발생하는 보고서 쿼리는 읽기 복제본으로 라우팅하여 주 DB 인스턴스의 일일 워크로드 성능을 유지할 수 있습니다. 데이터베이스 백업을 생성하고 다른 DB 인스턴스로 복원하는 것은 수동적이고 시간이 많이 걸리는 프로세스이며, 보고서 실행 시점의 최신 데이터를 보장하지 못합니다. 데이터를 Amazon S3로 내보내고 Amazon Athena를 사용하는 것은 분석 워크로드에 적합하지만, 실시간 또는 거의 실시간 보고서에는 적합하지 않으며 데이터 동기화 문제가 발생할 수 있습니다. 추가 워크로드를 수용하도록 DB 인스턴스 크기를 조정하는 것은 비용이 많이 들고, 한 달에 한 번 발생하는 피크 로드를 위해 지속적으로 더 큰 인스턴스를 유지하는 것은 비효율적입니다.