某公司的 API 從監控設備接收即時資料，並將其儲存在 Amazon RDS 資料庫實例中。傳入的資料量會波動，在流量高峰期間，API 會因為資料庫無法處理寫入量而逾時。解決方案架構師必須在流量高峰期間，將資料庫連線數降到最低並確保資料不遺失。哪種解決方案符合這些要求？

正確答案是將資料寫入 Amazon SQS 佇列，並使用 AWS Lambda 函數從佇列寫入資料庫。這種方法利用 SQS 作為緩衝區，在流量高峰時吸收大量請求，防止資料庫過載。Lambda 函數可以非同步地從 SQS 讀取資料並寫入資料庫，從而解耦 API 和資料庫，降低資料庫連線數，並確保在流量波動時資料不遺失。 增加資料庫實例大小可能會有幫助，但無法根本解決流量高峰時的寫入瓶頸，且成本較高。Multi-AZ 主要是為了高可用性，而非擴展寫入吞吐量，且應用程式無法直接寫入所有作用中的 RDS 實例。使用 Amazon SNS 主題不適合此情境，因為 SNS 是一個發布/訂閱服務，主要用於多個訂閱者接收相同訊息，而不是作為緩衝區來處理大量寫入請求並確保資料不遺失。