Een bedrijf dat live-evenementen organiseert, gebruikt een ticketingapplicatie op EC2-instances in een Auto Scaling-groep en gebruikt PostgreSQL voor de database. Verkoopevenementen veroorzaken eenmalige, geplande pieken in de vraag. Het bedrijf heeft een schaalbenadering nodig die de beschikbaarheid maximaliseert tijdens deze geplande verkoopevenementen. Welke oplossing voldoet aan deze behoeften?

De correcte optie gebruikt geplande schaling voor de EC2-instances, wat ideaal is voor bekende, periodieke pieken zoals verkoopdagen. Amazon Aurora PostgreSQL Multi-AZ DB cluster biedt hoge beschikbaarheid en prestaties. Het creëren van een grotere Aurora Replica vóór een verkoop en hiernaar failoveren, beheerd door EventBridge en Lambda, zorgt voor een proactieve schaalstrategie voor de database, waardoor de beschikbaarheid tijdens de piek wordt gemaximaliseerd. Na de verkoop kan de replica worden teruggeschaald om kosten te besparen. De andere opties zijn minder geschikt. Voorspellende schaling is minder nauwkeurig voor eenmalige, geplande pieken dan geplande schaling. Aurora Serverless v2 is een optie, maar de failover naar een grotere replica is een meer gecontroleerde en gegarandeerde schaalstrategie voor kritieke pieken dan alleen vertrouwen op Serverless v2's automatische schaling tijdens een event. RDS for PostgreSQL met automatisch schaalbare read replica's biedt niet dezelfde naadloze schaalbaarheid en prestaties als Aurora. Het pre-warmen van een database met Lambda-functies is vaak complex en minder effectief dan het schalen van de onderliggende infrastructuur.