要解决"Aurora无服务器冷却时间到达缩减规模"的问题，我们可以使用AWS Lambda函数来自动调整Aurora数据库的规模。下面是一个使用AWS SDK for Python（boto3）的示例代码：

import boto3

def lambda_handler(event, context):
    rds_client = boto3.client('rds')
    
    # 获取当前数据库实例的信息
    response = rds_client.describe_db_instances(
        DBInstanceIdentifier='your-aurora-db-instance-id'
    )
    
    # 获取当前数据库实例的规模
    current_scale = response['DBInstances'][0]['DBInstanceClass']
    
    # 根据实际需求来设置目标规模
    target_scale = 'db.r5.large'
    
    if current_scale != target_scale:
        # 调整数据库实例的规模
        response = rds_client.modify_db_instance(
            DBInstanceIdentifier='your-aurora-db-instance-id',
            DBInstanceClass=target_scale,
            ApplyImmediately=True
        )
        
        # 等待调整完成
        waiter = rds_client.get_waiter('db_instance_modified')
        waiter.wait(
            DBInstanceIdentifier='your-aurora-db-instance-id',
            Filters=[
                {
                    'Name': 'db-instance-id',
                    'Values': ['your-aurora-db-instance-id']
                }
            ]
        )
    
    return 'Aurora无服务器冷却时间已缩减至目标规模'

请注意，上述代码中的"your-aurora-db-instance-id"需要替换为实际的Aurora数据库实例的标识符。另外，代码中的"db.r5.large"是一个示例目标规模，你可以根据实际需求来设置。