Eコマース企業のチェックアウト処理はAWS Lambda関数で実装されています。この関数は起動時にMLモデルをメモリにロードするため、コールドスタートに約8〜10秒かかります。通常時は問題ありませんが、フラッシュセール開始直後の数秒間に最初のリクエストで高レイテンシーが発生し、カート放棄率が上昇しています。コスト効率を維持しながらこの問題を解決する最善の方法はどれですか？
Provisioned Concurrency（プロビジョニング済みコンカレンシー）を設定すると、指定した数のLambda実行環境が常に初期化・ウォームアップされた状態に維持されコールドスタートが発生しません。フラッシュセールなどの予測可能なトラフィック増加前にスケジュールで設定・解除することでコスト効率も維持できます。 選択肢AはLambdaのメモリ増加によりCPUも向上しコールドスタートをわずかに短縮する効果はありますが、8〜10秒の待機自体はなくならず根本的な解決になりません。またコストが大幅に増加します。 選択肢CはLambda関数の最大実行時間を延ばすのみで、コールドスタートの発生自体を防ぐ効果はなく、ユーザーは依然として長時間待たされます。 選択肢DはEventBridgeからの定期Pingで単一の実行環境を維持できますが、フラッシュセール時の同時多数リクエストに対して複数の実行環境を確保することはできません。