单项选择题

一家公司拥有一个使用Amazon API Gateway,AWS Lambda 和AmazonDynamoDB 的Web 应用程序.最近的营销活动增加了需求.监控软件报告说,许多请求的响应时间比营销活动之前明显更长.解决方案架构师为API 网关启用了AmazonCloudWatch Logs,并注意到错误发生在20%的请求上.在CloudWatch 中,Lambda函数Throttles 指标代表请求的1%,而Errors 指标代表请求的10%.应用程序日志表明,当发生错误时,将调用DynamoDB.随着Web 应用程序变得越来越流行,解决方案架构师应该进行哪些更改以改善当前响应时间()

A.增加Lambda 函数的并发限制
B.在表上实现DynamoDB 自动缩放
C.增加API 网关的限制
D.重新创建具有更好分区的主索引的DynamoDB 表

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单项选择题
企业公司的数据科学团队希望提供一种安全,具有成本效益的方法,以提供对Amazon SageMaker 的轻松访问.数据科学家对AWS 的了解有限,需要能够启动Jupyter 笔记本实例.笔记本实例需要具有预先配置的AWS KMS 密钥,以加密机器学习存储卷上的静态数据,而不会暴露复杂的设置要求.哪种方法将使该公司建立一种自助服务机制,供数据科学家在其内部启动Jupyter 笔记本电脑AWS 账户的运营费用是否为L EAST()

A.使用静态Amazon S3网站创建无服务器前端,以允许数据科学家通过填写表格来请求Jupyter 笔记本实例.使用Amazon API Gateway 接收来自S3网站的请求,并触发一个中央AWS Lambda 函数以对Amazon SageMaker 进行API 调用,这将启动一个笔记本实例,该实例具有为数据科学家预先配置的KMS 密钥.然后回叫到前端网站以显示笔记本实例的URL
B.创建一个AWS CloudFormation 模板,以使用带有预先配置的KMS 密钥的AWS:SageMakerc:NotebookInstance 资源类型启动Jupyter 笔记本实例.将用户友好名称添加到CloudFormation 模板.使用“输出”部分显示笔记本的URL.使用共享的Amazon S3存储桶将CloudFormation 模板分配给数据科学家
C.创建一个AWS CloudFormation 模板以使用AWS 启动Jupyter 笔记本实例:具有预先配置的KMS 密钥的SageMaker:NotebookInstance 资源类型.通过使用CloudFormation 中的“映射”部分将参数名称映射为Small,Large 和X-Large 来简化参数名称,例如实例大小.使用“输出”部分显示笔记本的URL,然后将模板上载到数据科学家产品组合中的AWS Service Catalog 产品中,并与数据科学家的IAM 角色共享
D.创建一个AWS CLI 脚本,数据科学家可以在本地运行该脚本.提供有关在执行AWS CLI 脚本以使用预配置的KMS 密钥启动Jupyter 笔记本电脑时要提供的参数的逐步说明.使用共享的Amazon S3存储桶将CLI 脚本分发给数据科学家