Bir pazarlama kampanyası, API Gateway ve Lambda kullanan bir web uygulamasına daha fazla trafik çekecek. Uygulama, verileri bir Aurora Replica'ya sahip bir Amazon Aurora MySQL kümesinde depolar. Okuma/yazma oranı yaklaşık %95 okuma ve %5 yazmadır. Bir SysOps yöneticisi, beklenen daha yüksek yük için veritabanını ölçeklendirmek üzere nasıl yapılandırmalıdır?

Doğru cevap, Aurora Replicas'ın ortalama CPU kullanımına göre kümedeki Aurora Replicas'ı eklemek veya kaldırmak için Aurora Auto Scaling'i etkinleştirmektir. Uygulamanın %95 okuma ve %5 yazma oranıyla okuma ağırlıklı olması, okuma yükünü dağıtmak için daha fazla okuma replikasına ihtiyaç duyulacağını gösterir. Aurora Auto Scaling, okuma replikalarını otomatik olarak ölçeklendirerek bu ihtiyacı karşılar ve CPU kullanımını bir metrik olarak kullanarak verimli bir şekilde kaynak sağlar. Diğer seçenekler neden yanlış: Aurora Replicas'ın instance sınıfını değiştirmek (ölçeği büyütme/küçültme) yerine, okuma yükünü dağıtmak için daha fazla replika eklemek daha uygun maliyetli ve etkilidir, özellikle yüksek okuma oranlarında. AWS Auto Scaling, genel bir hizmettir ve Aurora Replicas'ı doğrudan yönetmek için Aurora Auto Scaling kadar optimize değildir. Ayrıca, birincil instance'ın CPU kullanımına göre okuma replikalarını ölçeklendirmek mantıksızdır, çünkü birincil instance yazma işlemlerini yönetirken, okuma replikaları okuma işlemlerini yönetir. Mevcut Aurora Replica'nın ortalama CPU kullanımına göre AWS Auto Scaling kullanmak da Aurora için özel olarak tasarlanmış Aurora Auto Scaling'in sunduğu optimizasyonları sağlamaz.