Firma e-commerce uruchamia swoją aplikację w AWS. Aplikacja wykorzystuje klaster Amazon Aurora PostgreSQL w trybie Multi-AZ dla bazy danych. Podczas niedawnej kampanii promocyjnej aplikacja doświadczyła dużego obciążenia odczytem i zapisem. Użytkownicy doświadczyli problemów z przekroczeniem limitu czasu podczas uzyskiwania dostępu do aplikacji. Architekt rozwiązań musi sprawić, aby architektura aplikacji była bardziej skalowalna i wysoce dostępna przy NAJMNIEJSZYCH przestojach. Które rozwiązanie spełni te wymagania?

Poprawna odpowiedź to dodanie dodatkowych instancji odczytu do klastra Aurora i utworzenie grupy docelowej Amazon RDS Proxy. Dodanie instancji odczytu Aurora (read replicas) rozkłada obciążenie odczytem, co rozwiązuje problem przekroczenia limitu czasu spowodowany dużym obciążeniem odczytem. Amazon RDS Proxy poprawia skalowalność i dostępność, zarządzając pulą połączeń do bazy danych i automatycznie przełączając się na instancję zapasową w przypadku awarii, minimalizując przestoje. Pozostałe opcje są mniej odpowiednie: Reguła EventBridge z Lambda do monitorowania stanu klastra nie rozwiązuje problemu skalowalności obciążenia odczytem/zapisem ani wysokiej dostępności w przypadku awarii. Zero-downtime restart (ZDR) i Database Activity Streams nie skalują obciążenia odczytem ani nie zapewniają automatycznego przełączania awaryjnego dla aplikacji. Amazon ElastiCache for Redis z AWS DMS może poprawić wydajność odczytu, ale wprowadza dodatkową złożoność i nie rozwiązuje bezpośrednio problemu wysokiej dostępności samej bazy danych Aurora w przypadku awarii.