Amazon Aurora 클러스터로 지원되는 웹사이트에서 피크 시간 동안 응답 시간이 느려지고 있습니다. 사용자는 거의 반복되지 않는 검색을 수행하며, 트래픽 패턴은 계절과 요일에 따라 달라집니다. 리소스를 효율적으로 사용하면서 성능을 개선하려면 관리자는 어떤 솔루션을 구현해야 할까요?

피크 시간 동안 느려지는 응답 시간은 읽기 부하가 높다는 것을 시사합니다. Aurora Replicas는 읽기 트래픽을 분산하여 데이터베이스의 읽기 용량을 확장합니다. 애플리케이션이 검색 쿼리에 리더 엔드포인트를 사용하도록 수정하면 읽기 트래픽이 복제본으로 자동 분산됩니다. Aurora Auto Scaling은 트래픽 패턴 변화에 따라 복제본 수를 자동으로 조정하여 리소스를 효율적으로 사용하면서 성능을 개선합니다. Amazon ElastiCache for Redis는 반복적인 쿼리에 효과적이지만, 거의 반복되지 않는 검색에는 캐시 적중률이 낮아 효율적이지 않습니다. Aurora 스토리지 계층에 IOPS를 프로비저닝하는 것은 쓰기 성능 향상에 더 관련이 있으며, 읽기 부하 분산에는 직접적인 해결책이 아닙니다. DB 인스턴스 클래스를 늘리는 것은 비용이 많이 들고, Aurora Auto Scaling은 인스턴스 크기가 아닌 복제본 수를 조정합니다.