問題の背景

• AWS Lambda：イベント駆動型で自動的にスケーリングするため、トリガーが発生するたびにLambdaが実行されます。しかし、この並行実行数が増えると、データベースの接続数制限を超えてしまい、データベースがクラッシュする可能性があります。

• SQLデータベースの制限：SQLデータベース（オンプレミスやAWS RDSなど）は、同時接続数に制限があり、これを超えると性能が低下したり、クラッシュすることがあります。

各選択肢の分析

• 選択肢Aは、SQS（Simple Queue Service）を使用して、データの書き込みを順番に処理させる方法です。
• ポイント: Lambda関数を直接データベースに書き込むのではなく、まずSQSキューにデータを保存し、Lambda関数が順番にそのデータを処理します。
• Lambdaの並行実行数を制限することで、データベースへの接続数を管理できます。
• 適切な選択肢です。Lambda関数を順番に処理することでデータベースへの負担を軽減できます。

• 選択肢Bは、データベースをAurora Serverlessに移行し、Lambda関数をその新しいデータベースに接続させる方法です。
• ポイント: Aurora Serverlessはスケーラブルなデータベースですが、問題の本質である「Lambda関数による接続過多」に直接対応しているわけではありません。
• 適切ではない。データベース自体がスケーリングするものの、Lambda関数がトリガーされる頻度によっては接続数の問題が依然として発生する可能性があります。

• 選択肢Cは、RDS Proxyを使ってLambda関数の接続を管理する方法です。
• ポイント: RDS ProxyはLambda関数とデータベース間の接続をプールし、効率的に管理します。これにより、接続数を最適化できます。
• 適切な選択肢です。ただし、Lambda関数が過剰に並行実行される場合、この方法でも限界がある可能性があります。

• 選択肢Dは、SNS（Simple Notification Service）を使ってトリガーされたLambda関数にメッセージを送信し、処理する方法です。
• ポイント: SNSはメッセージングサービスで、通知を使用してLambdaをトリガーします。SNSを使っても、Lambda関数が大量に並行実行される問題には対応できません。
• 適切ではない。SNSはメッセージ通知の機能であり、Lambdaの並行実行数を制限する仕組みがないため、データベースの負荷は解決できません。

正解

• 選択肢A（SQSを使う）は、Lambdaの並行実行数を制御して、データベースへの接続過多を防ぐ最適な方法です。

• 他の選択肢（B、C、D）は、接続数制限の問題に対しては十分な解決策を提供しません。