多項選擇題

一家公司希望通過使用Amazon API Gateway，AWS Lambda和Amazon DynamoDB來實現(xiàn)無服務器應用程序。他們部署了概念證明，并表示平均響應時間大于其上游服務可以接受的Amazon CloudWatch指標，但這并不表示DynamoDB會出現(xiàn)任何問題，但表明某些Lambda功能正在發(fā)揮作用。解決方案架構(gòu)師應考慮采取以下哪些操作來提高性能？（）

A.配置AWS Lambda函數(shù)以重用容器，以避免不必要的啟動時間。
B.增加內(nèi)存量并調(diào)整Lambda函數(shù)的超時。完成性能測試，以確定Lambda函數(shù)的理想內(nèi)存和超時配置
C.創(chuàng)建一個運行Memcached的Amazon ElastiCache集群，并配置Lambda函數(shù)以進行VPC集成并訪問Amazon ElastiCache集群
D.在Amazon API Gateway的適當階段啟用API緩存，并為需要比整個階段TTL更低的單個方法覆蓋TTL

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單項選擇題

一家公司擁有一個應用程序，該應用程序生成的天氣預報每15分鐘更新一次，輸出分辨率為10億個唯一位置，每個位置的大小約為20字節(jié)（每個預測20 GB）。每小時，全球?qū)⒃L問預測數(shù)據(jù)約500萬次（每秒1400個請求），在天氣事件期間，訪問量最多可增長10倍。每次更新都會覆蓋天氣預報數(shù)據(jù)。當前天氣預報應用程序的用戶希望對查詢的響應將在不到兩秒鐘的時間內(nèi)返回給每個請求。哪種設計符合要求的請求率和響應時間？（）

A.將預測位置存儲在Amazon ES集群中。使用以Amazon Lambda函數(shù)為響應源的Amazon Lambda函數(shù)為目標的Amazon CloudFront分配作為目標。在API Gateway階段啟用API緩存并設置15分鐘的緩存控制超時
B.將預測位置存儲在Amazon EFS卷中。創(chuàng)建一個Amazon CloudFront發(fā)行版，該發(fā)行版的目標是已安裝Amazon EFS卷的Amazon EC2實例的Auto Scaling機隊的Elastic Load Balancing組。在CloudFront分配中將設置的緩存控制超時設置為15分鐘
C.將預測位置存儲在Amazon ES集群中。使用針對具有AWS Lambda函數(shù)的API網(wǎng)關(guān)終端節(jié)點的AmazonCloudFront分發(fā)，該AWS Lambda函數(shù)以查詢?yōu)樵催M行響應。創(chuàng)建一個Amazon Lambda @ Edge函數(shù)，該函數(shù)在邊緣位置本地緩存數(shù)據(jù)15分鐘
D.將預測位置作為單個對象存儲在Amazon S3中。創(chuàng)建一個針對EC2實例的Auto Scaling機群的Elastic Load Balancing組的Amazon CloudFront分配，查詢S3對象的來源。在3CloudFront發(fā)行版中將緩存控制超時設置為15分鐘
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