某應用程式使用 AWS Lambda 和 ECS on Fargate，並將資料儲存在 Aurora MySQL 資料庫中。此工作負載是寫入密集型，且流量具有高度的尖峰性，閒置時間長且會突然增加。目前的記憶體最佳化資料庫執行個體無法處理可變負載。哪種設計對於這些流量模式而言，是擴展時最具成本效益的？

Aurora Serverless v1 專為間歇性、不可預測的工作負載設計，其自動擴展能力完美符合題目所述的「寫入密集型、流量高度尖峰、閒置時間長且會突然增加」的特性，能根據實際需求自動調整容量，避免資源浪費，從而實現成本效益。Compute Savings Plans 進一步降低了計算成本。 其他選項的缺點： 新增讀取複本無法解決寫入密集型工作負載的擴展問題，且Instance Savings Plans 和 RDS Reserved Instances 不適合尖峰負載。 Aurora 多寫入器叢集雖然能提高寫入容量，但其擴展不如 Serverless 自動且精細，成本效益較低。 Aurora Global Database 旨在實現跨區域災難復原和低延遲讀取，與此情境的成本效益擴展需求不符。