Een webapplicatie gebruikt Amazon API Gateway, AWS Lambda en Amazon DynamoDB. Na een marketingcampagne hebben veel verzoeken aanzienlijk langere responstijden. CloudWatch Logs voor API Gateway tonen fouten bij 20% van de verzoeken. Voor de Lambda-functie is de Throttles-metriek 1% en Errors 10%. Applicatielogs tonen aan dat fouten samenvallen met aanroepen naar DynamoDB. Welke wijziging moet de solutions architect implementeren om de responstijden te verbeteren naarmate het verkeer toeneemt?

De fouten in de applicatielogs die samenvallen met aanroepen naar DynamoDB, en de 20% fouten bij API Gateway, wijzen op een probleem met de DynamoDB-tabel. De 1% Throttles en 10% Errors van Lambda zijn relatief laag en duiden niet op een primair probleem bij Lambda zelf. Wanneer DynamoDB-tabellen hun provisioned throughput limieten overschrijden, beginnen ze verzoeken te throttlen, wat resulteert in hogere responstijden en fouten in de applicatie. Door DynamoDB auto scaling in te schakelen, wordt de provisioned throughput automatisch aangepast aan de workload, waardoor throttling wordt voorkomen en de responstijden verbeteren bij toenemend verkeer. Het verhogen van de concurrency limit van de Lambda-functie zou het probleem niet oplossen, omdat het knelpunt bij DynamoDB ligt. Het verhogen van de throttle limits van API Gateway zou alleen maar meer verzoeken doorlaten naar de overbelaste backend. Het opnieuw aanmaken van de DynamoDB-tabel met een betere partitiedistributie is een oplossing voor hotspots, maar de symptomen hier wijzen meer op een algemene overschrijding van de throughput.