一家公用事業公司每 5 分鐘收集一次智慧電錶使用量。資料透過 Amazon API Gateway 傳送，進入 AWS Lambda 函數，並儲存在 Amazon DynamoDB 資料表中。在試驗期間，Lambda 執行時間為 3-5 秒，但隨著電錶數量增加，Lambda 執行時間增加到 1-2 分鐘，而且更多指標類型進一步增加了執行時間。DynamoDB PUT 上出現許多 ProvisionedThroughputExceededException 錯誤，以及來自 Lambda 的許多 TooManyRequestsException 錯誤。哪種組合的變更可以解決這些問題？（選擇兩項。）

增加 DynamoDB 資料表的寫入容量單位 (WCU) 可以解決 ProvisionedThroughputExceededException 錯誤，因為這表示 DynamoDB 無法以足夠的速度處理寫入請求。提高 WCU 能讓 DynamoDB 處理更高的寫入流量。將資料從 API Gateway 串流到 Amazon Kinesis Data Stream，並以批次處理資料，可以解決 Lambda 的 TooManyRequestsException 錯誤和執行時間增加的問題。Kinesis Data Stream 作為緩衝區，可以平滑資料攝取，並允許 Lambda 函數以批次方式處理多個記錄，減少了單獨調用 Lambda 的頻率，從而降低了 API Gateway 和 Lambda 的負載。增加 Lambda 記憶體可能改善執行時間，但無法解決 DynamoDB 吞吐量問題或根本的請求量過大問題。增加酬載大小會使問題惡化。使用 SQS FIFO 佇列雖然能保證順序，但仍是逐條處理，無法有效解決批次處理的需求和高吞吐量問題。