Een pakketbezorgingsbedrijf draait een applicatie op Amazon EC2-instances met een Amazon Aurora MySQL DB-cluster. Naarmate de applicatie groeit, neemt het EC2-gebruik slechts licht toe, terwijl het DB-clustergebruik veel sneller toeneemt. Het toevoegen van een read replica vermindert de DB-belasting slechts kort; de belasting blijft stijgen. De bewerkingen die het DB-gebruik verhogen, zijn herhaalde read statements met betrekking tot bezorgdetails. Het bedrijf moet de impact van herhaalde reads op het DB-cluster zo kosteneffectief mogelijk verminderen. Welke oplossing voldoet aan deze vereiste?

De juiste oplossing is het implementeren van een Amazon ElastiCache for Redis-cluster. Redis is een in-memory datastore die uitstekend geschikt is voor caching. Door veelvuldig opgevraagde bezorgdetails in Redis te cachen, kan de applicatie deze informatie direct uit het snelle cache ophalen, waardoor de belasting op het Aurora DB-cluster aanzienlijk wordt verminderd. Dit is kosteneffectief omdat het de noodzaak voor dure DB-schaalvergroting uitstelt. Het toevoegen van een extra read replica zou de belasting slechts tijdelijk verlichten, aangezien de fundamentele oorzaak van de herhaalde reads niet wordt aangepakt en de belasting snel weer zou toenemen. Aurora Auto Scaling voor read replicas schaalt alleen op basis van vraag, maar lost het probleem van inefficiënte herhaalde reads niet op. Het wijzigen van het DB-cluster naar meerdere writer instances is niet relevant, aangezien het probleem zich voordoet bij read operations, niet bij write operations.