API Gateway REST API가 초기화 중에 DynamoDB 테이블에서 대규모 데이터 세트를 로드하는 Lambda 함수를 호출하여 8~10초의 콜드 스타트가 발생합니다. DynamoDB 테이블은 DAX를 사용합니다. 앱은 간헐적으로 응답 시간이 길어지고 트래픽 변동이 심합니다(정오 피크는 평소보다 10배 높고, 업무 종료 시간 근처에는 평소의 10%로 감소). DevOps 엔지니어는 하루 중 언제든지 Lambda 지연 시간을 줄여야 합니다. 어떤 솔루션이 요구 사항을 충족합니까?

정답은 Lambda 함수에서 프로비저닝된 동시성을 활성화하고 Application Auto Scaling을 구성하는 것입니다. 프로비저닝된 동시성은 Lambda 함수의 콜드 스타트를 제거하여 대기 시간을 줄입니다. Application Auto Scaling은 트래픽 변동에 따라 프로비저닝된 동시성 인스턴스 수를 자동으로 조정하여 비용 효율적으로 최적의 성능을 유지합니다. 오답 설명: 프로비저닝된 동시성 값을 1로 설정하고 DAX 클러스터를 삭제하는 것은 잘못된 접근입니다. 프로비저닝된 동시성 1은 간헐적인 높은 트래픽을 처리하지 못하며, DAX는 DynamoDB의 읽기 성능을 향상시키므로 삭제하면 안 됩니다. 예약된 동시성을 0으로 설정하면 함수가 호출될 때마다 콜드 스타트가 발생하여 대기 시간이 증가합니다. 예약된 동시성을 설정하고 API Gateway에 Application Auto Scaling을 구성하는 것은 Lambda 함수의 콜드 스타트 문제를 해결하지 못합니다. 예약된 동시성은 동시 실행 가능한 최대 인스턴스 수를 제한할 뿐 콜드 스타트를 방지하지 않습니다.