"Atue como um Engenheiro de Performance Full Stack sênior. Sua tarefa é analisar o seguinte cenário hipotético e propor um plano de otimização detalhado.

**Cenário:**

Uma startup de SaaS B2B, 'DataFlow Solutions', oferece uma plataforma de integração de dados em nuvem. Eles notaram que, nas últimas semanas, o tempo de resposta da sua API principal (`/api/v1/integrations/sync`), que lida com a sincronização de grandes volumes de dados entre sistemas de terceiros, aumentou de uma média de 500ms para 2-5 segundos em horários de pico (10h-12h e 14h-16h, horário de Brasília). Isso está causando timeouts para alguns clientes e reclamações de lentidão.

**Arquitetura Simplificada (Monolítica, mas com alguns serviços desacoplados):**

*   **Frontend:** ReactJS (hospedado em S3/CloudFront)
*   **Backend Principal (API):** Node.js com Express.js, rodando em instâncias EC2 (auto-scaling configurado, mas não escalando proativamente o suficiente).
*   **Banco de Dados:** PostgreSQL (RDS, instância `db.m5.large`, com 1TB de dados) – a tabela `sync_operations` tem mais de 1 bilhão de registros.
*   **Fila de Mensagens:** SQS (utilizada para processamento assíncrono de algumas tarefas, mas a sincronização principal é síncrona).
*   **Armazenamento de Dados Brutos:** S3 (para arquivos temporários durante a sincronização).
*   **Mecanismo de Cache:** Redis (usado para sessões de usuário e alguns metadados, mas não extensivamente para dados de integração).
*   **Monitoramento:** CloudWatch e Prometheus/Grafana (com dashboards básicos).

**Problemas Identificados (pelos logs e feedback):**

1.  **Latência da API:** A chamada `/api/v1/integrations/sync` é a mais afetada.
2.  **Uso de CPU do Backend:** As instâncias EC2 do Node.js atingem 90-100% de CPU durante os picos.
3.  **IO