Firma finansowa uruchamia kluczową dla biznesu aplikację na instancjach Linux EC2 bieżącej generacji z samodzielnie zarządzaną bazą danych MySQL o dużym obciążeniu I/O. Aplikacja obsługuje umiarkowany ruch przez większość miesiąca, ale zwalnia w ciągu ostatnich trzech dni z powodu raportowania na koniec miesiąca. Infrastruktura wykorzystuje już ELB i Auto Scaling dla zasobów obliczeniowych. Które działanie pozwoli bazie danych obsłużyć obciążenie na koniec miesiąca z najmniejszym wpływem na wydajność?

Poprawna odpowiedź to migracja do Amazon RDS i utworzenie replik odczytu. Amazon RDS upraszcza zarządzanie bazą danych, a repliki odczytu efektywnie skalują obciążenia odczytu, co jest kluczowe dla raportowania na koniec miesiąca. Replikowanie danych do wielu instancji RDS rozkłada obciążenie zapytań odczytu, minimalizując wpływ na główną bazę danych i poprawiając wydajność aplikacji. Pozostałe opcje są mniej optymalne: Wstępne rozgrzewanie ELB i zmiana typu instancji EC2 nie rozwiązuje problemu bazy danych. Zmiana woluminów EBS na GP2 może pomóc, ale nie zapewnia skalowalności replik odczytu. Dynamiczna zmiana typu/rozmiaru/IOPS woluminu EBS za pomocą CloudWatch i Lambda jest złożona i może prowadzić do przestojów lub problemów z wydajnością podczas zmian. Zastąpienie woluminów EBS nowymi woluminami PIOPS jest kosztowne i nie zapewnia elastyczności skalowania odczytu, którą oferują repliki RDS. Migawki i przywracanie są procesem ręcznym i czasochłonnym.