Q4 — AWS SAA-C03 第16章

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Q1204。一位解决方案架构师需要优化在 Amazon EMR 集群上运行的大型数据分析作业。该作业需要 13 个小时才能完成。该集群包含多个核心节点和工作节点，部署在大型计算优化实例上。解决方案架构师查看EMR日志后发现，作业运行时，有几个节点空闲时间超过5个小时，需要优化集群性能。哪种解决方案能够最经济有效地满足这一要求?

• A. 增加核心节点的数量，以确保有足够的处理能力来处理分析工作而没有任何空闲时间。
• B. 使用 EMR 管理扩展功能根据工作负载自动调整集群大小。 ✓
• C. 将分析作业迁移到一组 AWS Lambda 函数。为这些函数配置预留并发。
• D. 将分析作业核心节点迁移到内存优化实例类型以减少总作业运行时间。

正确答案: B. 使用 EMR 管理扩展功能根据工作负载自动调整集群大小。

解析

为了优化在 Amazon EMR 集群上运行的大型数据分析作业，该作业目前需要 13 个小时才能完成，并且在作业执行期间多个节点空闲超过 5 小时，最具成本效益的解决方案是:B. 使用 EMR 管理扩展功能根据工作负载自动调整集群大小。分析:EMR 托管扩展功能:此功能可自动调整集群规模，以最低的成本实现最佳性能。通过持续监控与工作负载相关的关键指标，EMR 托管扩展功能会使用算法来优化集群规模，确保资源得到高效利用。它会在高峰时段自动扩展集群，在空闲时段自动缩减集群规模，从而降低成本并优化集群容量。成本效益:与手动调整集群规模或迁移到 AWS Lambda 等其他服务相比，EMR Managed Scaling 可以更精准地匹配工作负载需求，避免资源浪费。它无需预测工作负载模式或编写自定义逻辑来扩展集群，从而轻松搭建可扩展集群，显著降低运营成本。适用性:针对当前节点长时间闲置的场景，EMR Managed Scaling 可以动态调整集群规模，确保在作业执行期间只有必要的节点处于活动状态，从而减少闲置时间和成本。为什么其他选择不是最佳选择:A. 增加核心节点数量:增加核心节点数量或许可以提升处理能力，但也会增加成本。由于目前已有空闲节点，因此增加更多节点并非最具成本效益的解决方案。C. 将分析作业迁移到 AWS Lambda 函数:AWS Lambda 适用于短期、无状态任务，并非专为长期运行的大规模数据分析作业而设计。此外，迁移到 Lambda 可能需要重写代码，并且可能面临一些限制，例如 Lambda 函数的最长执行时间（15 分钟）。D. 将分析作业核心节点迁移到内存优化实例类型:虽然使用内存优化实例类型可能会减少作业总运行时间，但它并不能解决空闲节点的问题。此外，内存优化实例通常比计算优化实例更昂贵，因此其成本效益可能更低。