Q9 — AWS SAP-C02 第1章

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Q84. 一家公司最近在 AWS 上部署了一个应用程序。该应用程序使用 Amazon DynamoDB。公司测量了应用程序负载并将 DynamoDB 表上的 RCU 和 WCU 配置为与预期峰值负载匹配。峰值负载每周出现一次，持续 4 小时，是平均负载的两倍。其余时间应用程序负载接近平均负载。访问模式包括对表的写入远多于读取。解决方案架构师需要实施一个最小化表成本的解决方案。哪个解决方案将满足这些要求？

• A. 使用 AWS Application Auto Scaling 在峰值期间增加容量。购买与平均负载匹配的预留 RCU 和 WCU。 ✓
• B. 为表配置按需容量模式。
• C. 在表前配置 DynamoDB Accelerator (DAX)。将预置读取容量降低以匹配表上的新峰值负载。
• D. 在表前配置 DynamoDB Accelerator (DAX)。为表配置按需容量模式。

正确答案: A. 使用 AWS Application Auto Scaling 在峰值期间增加容量。购买与平均负载匹配的预留 RCU 和 WCU。

解析

为最小化 DynamoDB 表成本，推荐的解决方案是： A. 使用 AWS Application Auto Scaling 在峰值期间增加容量。购买与平均负载匹配的预留 RCU 和 WCU。 说明： 选项 A 通过结合预留容量和自动扩缩来优化成本： 1. 预留容量：通过购买与平均负载匹配的预留 RCU 和 WCU，可以以较低的价格获得一致的基线容量。预留容量比按需定价便宜得多。 2. Auto Scaling：AWS Application Auto Scaling 可以在峰值期间自动增加容量，以处理每周一次持续 4 小时的双倍负载。在峰值过后，容量会自动缩减回基线水平。 这种方法比完全使用按需容量模式（选项 B）更经济，因为大部分时间的负载是可预测的平均水平，适合使用预留容量。 选项 B 不正确，因为按需容量模式适用于不可预测的工作负载，但对于具有可预测模式的工作负载来说成本更高。 选项 C 不正确，虽然 DAX 可以减少读取负载，但题目指出写入远多于读取，因此 DAX 的效果有限。 选项 D 不正确，将 DAX 与按需模式结合使用增加了不必要的复杂性和成本。 因此，选项 A 是最经济高效的解决方案。