Q7 — AWS SAA-C03 第1章

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Q7.应用程序在跨多个可用区的 Amazon EC2 实例上运行.这些实例在 Application Load Balancer 后面的 Amazon EC2 Auto Scaling 组中运行.当 EC2 实例的 CPU 使用率达到或接近 40% 时，应用程序性能最佳.解决方案架构师应该怎么做才能在组中的所有实例中保持所需的性能?

正确答案: B. 使用目标跟踪策略动态扩展 Auto Scaling 组

解析

为了在Auto Scaling组(其中最优CPU利用率等于或接近40%)中的所有实例中保持所需的性能，解决方案架构师应该选择一种可以根据实际CPU利用率动态调整组容量的扩展策略。 让我们评估一下这些选项: a .使用简单的伸缩策略动态伸缩Auto scaling组:一个简单的扩展策略允许基于单个度量定义阈值和相应的扩展操作(向上或向下扩展)。但是，它本身并不跟踪目标值，比如40%的CPU利用率。这将需要手动调整阈值，并且在维护所需的CPU利用率方面可能没有那么灵敏或准确。 B.使用目标跟踪策略动态缩放Auto Scaling组:目标跟踪策略自动调整Auto Scaling组的容量，以保持特定度量的目标值。在本例中，目标指标是CPU利用率，目标值是40%。此策略不断调整容量，以使CPU利用率接近目标值，这正是维持所需性能所需要的。 C.使用AWS Lambda函数更新所需的Auto Scaling组容量:虽然Lambda函数可以用于基于一些自定义逻辑更新Auto Scaling组的所需容量，但与使用内置扩展策略相比，它需要额外的设置和维护。此外，Lambda函数需要定期轮询CPU利用率指标，并且可能不如使用目标跟踪策略响应迅速或成本效益高。 D.使用预定的缩放操作来向上和向下缩放Auto scaling组:计划的伸缩操作基于时间，而不是实例的实际负载或CPU利用率。它们对于可预测的负载变化很有用，但不适合维护特定的CPU利用率目标。 因此，在Auto Scaling组中的所有实例中维护所需性能的最佳选择是: B.使用目标跟踪策略动态缩放“自动缩放”组。