AWS SAA 题库
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一家公司有一个API，用于接收一组监测设备发送的实时数据。API将这些数据存储在Amazon RDS DB实例中以供以后分析。监测设备发送到API的数据量波动不定。在高流量期间，API经常返回超时错误。 公司检查日志后确定数据库无法处理来自API的写入流量。解决方案架构师必须最大程度地减少对数据库的连接数量，并确保在高流量期间不会丢失数据。 哪种解决方案可以满足这些要求？
解析
选项A只是增加DB实例的内存大小，但不会解决高写入流量问题，可能会导致性能问题。 选项B将DB实例转为Multi-AZ，这会提高高可用性，但不一定会解决高写入流量问题，还可能导致更多的连接到数据库。 选项C通过将数据传递到Amazon SQS队列，并使用AWS Lambda函数异步将数据写入数据库，有效地将高写入流量问题分散到队列和Lambda函数，减轻了数据库的负担，并确保数据不会丢失。 选项D涉及使用Amazon SNS和Lambda，但不提供缓冲，无法解决高流量问题。 因此，答案C是满足要求的最佳解决方案，最大程度地减少对数据库的连接数量并确保数据不会丢失。
AI 解析
Amazon SQS和Lambda的组合用于解耦应用程序组件并处理突增流量。AWS文档指出，使用SQS队列作为缓冲区可以吸收突增的请求，避免直接冲击后端数据库。Lambda可从队列中按需拉取数据并批量写入数据库，自动扩展的特性能够适应负载变化，降低数据库并发连接数。选项C通过异步处理机制确保数据持久化，即使在高流量期间也不会丢失。选项D的SNS是消息发布服务，不具备队列的积压能力和重试机制，可能导致数据丢失。选项A的纵向扩展无法解决连接数瓶颈，选项B的Multi-AZ部署主要用于故障转移而非流量处理。