Маркетинговая кампания увеличит трафик веб-приложения, использующего API Gateway и Lambda. Приложение хранит данные в кластере Amazon Aurora MySQL с одной репликой Aurora. Соотношение операций чтения/записи составляет примерно 95% чтений и 5% записей. Как администратор SysOps должен настроить базу данных для масштабирования под ожидаемую более высокую нагрузку?

Правильный ответ — включить Aurora Auto Scaling для добавления или удаления реплик Aurora в кластере на основе средней загрузки ЦП реплик Aurora. Aurora Auto Scaling позволяет автоматически добавлять или удалять до 15 реплик Aurora для обработки пиковых нагрузок чтения, что идеально подходит для приложений с высокой долей операций чтения, таких как это. Это обеспечивает масштабирование базы данных без ручного вмешательства. Остальные варианты неверны: Изменение класса экземпляра (масштабирование вверх/вниз) реплик Aurora не является оптимальным для обработки пиковых нагрузок чтения, так как это не увеличивает пропускную способность чтения горизонтально. Использование AWS Auto Scaling для мониторинга кластера Aurora и добавления или удаления реплик Aurora на основе средней загрузки ЦП основного экземпляра неверно, поскольку основной экземпляр обрабатывает записи, а не чтения, и Aurora Auto Scaling является более специализированным решением для масштабирования реплик чтения. Использование AWS Auto Scaling для мониторинга кластера Aurora и добавления или удаления реплик Aurora на основе средней загрузки ЦП существующей реплики Aurora также неверно, так как Aurora Auto Scaling предназначено для управления всем пулом реплик.