Компания, управляющая сезонными досками объявлений о вакансиях, сталкивается с увеличением трафика. Бэкенд состоит из двух инстансов Amazon EC2 за Application Load Balancer, а в качестве хранилища данных используется Amazon DynamoDB. В пиковые сезоны производительность чтения и записи приложения снижается. Какой вариант обеспечивает масштабируемую архитектуру, способную справляться с пиковыми нагрузками, с НАИМЕНЬШИМИ усилиями по разработке?

Правильный ответ — использование групп Auto Scaling для бэкенд-сервисов и автомасштабирования DynamoDB. Это решение напрямую решает проблемы масштабирования как для вычислительных ресурсов (EC2), так и для базы данных (DynamoDB) с минимальными усилиями по разработке. Группы Auto Scaling автоматически добавляют или удаляют инстансы EC2 в зависимости от нагрузки, обеспечивая доступность и производительность. Автомасштабирование DynamoDB (On-demand или Provisioned с Auto Scaling) динамически регулирует пропускную способность чтения и записи, предотвращая снижение производительности. Перенос на AWS Lambda требует значительных усилий по переработке существующего бэкенда. Глобальные таблицы DynamoDB предназначены для мультирегиональной репликации, а не для решения проблем производительности в рамках одной региона. Использование SQS и Lambda для записи в DynamoDB может помочь с асинхронной обработкой и сглаживанием пиков записи, но не решает проблему масштабирования чтения и требует дополнительных усилий по разработке для интеграции очереди.