Q8 — AWS SAA-C03 第16章

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Q1208. 一家公司有一个应用程序在五个 Amazon EC2 实例上运行。这些实例在应用程序负载均衡器 (ALB) 后面运行。该应用程序处理来自 Amazon 简单队列服务 (Amazon SQS) 队列的消息。在即将到来的折扣季节，该公司预计每天的平均用户数量会增加。高峰时段用户数量将翻倍，并导致 SQS 队列中的消息增多。解决方案架构师应该怎么做才能最经济有效地应对用户流量的增加?

• A. 创建一个 EC2 Auto Scaling 组。将现有的 EC2 实例添加到 Auto Scaling 组。将 ALB 的目标更新为 Auto Scaling 组。配置 Auto Scaling 组根据 EC2 实例的平均 CPU 利用率进行缩减或扩展。
• B. 将 SQS 队列的容量增加一倍。再添加五个 EC2 实例来处理消息数量的增加。
• C. 将 SQS 队列的容量加倍。将 EC2 实例的内存加倍，以处理消息数量的增长。
• D. 创建 EC2 Auto Scaling 组。将现有的 EC2 实例添加到 Auto Scaling 组。将 ALB 的目标更新为 Auto Scaling 组。配置 Auto Scaling 组根据 SQS 队列中的消息数量进行缩减或扩展。 ✓

正确答案: D. 创建 EC2 Auto Scaling 组。将现有的 EC2 实例添加到 Auto Scaling 组。将 ALB 的目标更新为 Auto Scaling 组。配置 Auto Scaling 组根据 SQS 队列中的消息数量进行缩减或扩展。

解析

为了以最经济的方式应对即将到来的折扣季节的用户流量增长，解决方案架构师应采取以下方法:D. 创建 EC2 Auto Scaling 组。将现有的 EC2 实例添加到 Auto Scaling 组。将 ALB 的目标更新为 Auto Scaling 组。配置 Auto Scaling 组根据 SQS 队列中的消息数量进行缩减或扩展。分析:EC2 自动扩展组:可扩展性:通过创建 Auto Scaling 组，应用程序可以根据需求自动调整 EC2 实例的数量。这确保应用程序无需人工干预即可在高峰时段处理增加的流量。成本效益:Auto Scaling 允许公司仅支付实际使用的计算资源费用。在非高峰时段，可以减少实例数量，从而降低成本。将现有 EC2 实例添加到 Auto Scaling 组:利用现有资源:通过将现有的 EC2 实例添加到 Auto Scaling 组，公司可以利用其现有基础设施，避免预先购买额外的实例。将 ALB 的目标更新为自动扩展组:负载平衡:通过更新应用程序负载均衡器 (ALB) 以定位自动扩展组，ALB 可以将传入流量均匀地分配到组中的所有活动实例，从而确保高可用性和改进的性能。根据 SQS 队列中的消息数量进行扩展:直接扩展触发器:将 Auto Scaling 组配置为根据 SQS 队列中的消息数量进行扩展或缩减，可确保 EC2 实例的数量与工作负载成正比。这比基于 CPU 利用率进行扩展更高效，因为它直接解决了流量增加的根本原因（队列中的消息数量）。为什么其他选择不适合:A.基于平均 CPU 利用率进行扩展:间接扩展触发器:在这种情况下，基于 CPU 利用率进行扩展可能并非最有效的方法，因为流量的增长是由 SQS 队列中的消息数量驱动的，而不一定是由实例上的 CPU 负载驱动的。基于 CPU 利用率进行扩展可能会导致资源配置不足或过度。B. 将 SQS 队列容量加倍并添加更多 EC2 实例:手动干预:这种方法需要手动干预才能添加更多实例，效率和成本效益不如使用 Auto Scaling。此外，它不提供根据实际工作负载动态调整实例数量的方法。C. 将 SQS 队列的容量加倍，并将 EC2 实例的内存加倍:资源利用效率低下:将 EC2 实例的内存增加一倍可能没有必要，也不符合成本效益，尤其是在瓶颈与内存无关的情况下。此外，这种方法无法提供能够自动适应工作负载变化的可扩展解决方案。