Een marketingcampagne zal meer verkeer naar een webapplicatie leiden die gebruikmaakt van API Gateway en Lambda. De app slaat gegevens op in een Amazon Aurora MySQL-cluster met één Aurora Replica. De lees-/schrijfverhouding is ongeveer 95% lezen en 5% schrijven. Hoe moet een SysOps-beheerder de database configureren om te schalen voor de verwachte hogere belasting?

De correcte optie is om Aurora Auto Scaling in te schakelen om Aurora Replicas toe te voegen of te verwijderen op basis van het gemiddelde CPU-gebruik van de Aurora Replicas. Dit is de meest effectieve manier om te schalen voor een leesintensieve workload, omdat Aurora Replicas leesverkeer afhandelen. Aurora Auto Scaling beheert automatisch het aantal replica's om aan de vraag te voldoen. De optie om de instantiestatus van Aurora Replicas te wijzigen is onjuist; Aurora Auto Scaling voegt replica's toe of verwijdert ze, het wijzigt niet de status van bestaande replica's. Het gebruik van AWS Auto Scaling om het Aurora-cluster te monitoren is ook onjuist, omdat Aurora zijn eigen ingebouwde Auto Scaling-functionaliteit heeft die specifiek is ontworpen voor Aurora Replicas. Het monitoren van het CPU-gebruik van de primaire instantie of een enkele bestaande replica is niet optimaal voor het schalen van leesreplica's; het gemiddelde CPU-gebruik van alle replica's geeft een beter beeld van de totale leesbelasting.