製品APIの開発チームに、Order APIの統合ロジックが1つの一貫した内部データモデルと連携できるように、OrderAPIのAPIデータモデルを採用するように説得します。
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与えられたシナリオから注意すべき重要な詳細：
>> OrderAPIとProductAPIの間の電力関係は顧客/サプライヤーです。したがって、以下の「電力関係」のルールに従って、呼び出し元（この場合はOrder API）は、呼び出された（Product APIチーム）と製品に機能を要求します。 APIチームは、これらのリクエストに対応する必要があります。

CloudHub共有ロードバランサー
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この質問のシナリオは、次のように分割できます。
>> 3つのCloudHubワーカーがあります（したがって、大量のリクエストを処理するための十分な数のワーカーがすでに存在します）
>>ワーカーは静的IPアドレスを使用していません（したがって、静的IPなしで顧客の負荷分散ソリューションを使用することはできません）
>>ワーカー間でクライアントの要求を負荷分散するための最も費用効果の高いコンポーネントを探しています。
シナリオで与えられた上記の詳細に基づいて：
>>ランタイムの自動スケーリングは、追加のコストが発生するため、費用対効果がまったく高くありません。ほとんどの場合、すでに3人のワーカーが実行されており、これはかなりの数です。
>>顧客がホストするロードバランサーは、費用対効果が最も高くなく（保守とライセンス供与にカスタムロードバランサーが必要）、同時にMuleアプリに静的IPアドレスがないため、カスタムロードを使用できないため、利用できません。バランシング。
>> APIプロキシは、大量の処理や負荷分散を処理する役割を果たさないため、ここでは関係ありません。
したがって、最も費用効果の高いシナリオの目的に適合し、それに適合する唯一の正しいオプションは、CloudHub共有ロードバランサーを使用することです。

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>>まず最初に、HTTPキャッシングポリシーは、バックエンドシステムの過負荷を回避することとは異なる目的のためのものです。だからこれはOUTです。
>>レート制限およびスロットリング/スパイク制御ポリシーは、APIアクセスを制限するように設計されていますが、意図は異なります。
>>レート制限は、アクセスにハード制限を適用することでAPIを保護します。
>>スロットリング/スパイクコントロールは、トラフィックのスパイクを平滑化することでAPIアクセスを形成します。
そのため、スパイクコントロールが適切なオプションです。