一個網路應用程式使用 Amazon API Gateway、AWS Lambda 和 Amazon DynamoDB。在一次行銷活動之後，許多請求的回應時間變得更長。API Gateway 的 CloudWatch Logs 顯示 20% 的請求出現錯誤。對於 Lambda 函數，Throttles 指標為 1%，Errors 為 10%。應用程式日誌顯示錯誤與呼叫 DynamoDB 的時間點一致。為改善流量增長時的回應時間，解決方案架構師應該實施什麼變更？

正確答案是為資料表啟用 DynamoDB auto scaling。應用程式日誌顯示錯誤與呼叫 DynamoDB 的時間點一致，這表示 DynamoDB 可能是瓶頸。Lambda 函數的 Throttles 指標為 1%，Errors 為 10%，這表明 Lambda 並非主要問題。啟用 DynamoDB auto scaling 可以確保 DynamoDB 有足夠的讀寫容量來處理增加的請求，從而改善回應時間。 增加 Lambda 函數的並行限制不會解決 DynamoDB 的瓶頸。增加 API Gateway 的節流限制只會允許更多請求到達後端，如果 DynamoDB 無法處理，則會加劇問題。使用能提供更好分割區分佈的主鍵重新建立 DynamoDB 資料表可能需要停機，並且在沒有進一步證據表明分割區熱點是問題的情況下，這不是最直接的解決方案。