Q13 — AWS SAA-C03 第5章

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Q313.一家公司使用 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 和 Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler 运行容器应用程序.全天的工作量并不一致.解决方案架构师注意到，当现有节点达到集群中的最大容量时，节点数量不会自动横向扩展，这会导致性能问题.哪种解决方案将以最少的管理开销解决此问题?

• A. 通过跟踪内存使用情况扩展节点
• B. 使用Kubernetes Cluster Autoscaler管理集群节点数 ✓
• C. 使用 AWS IAMbda 函数自动调整 EKS 集群的大小
• D. 使用 Amazon EC2 Auto Scaling 组分配工作负载

正确答案: B. 使用Kubernetes Cluster Autoscaler管理集群节点数

解析

选项 B:使用 Kubernetes Cluster Autoscaler 管理集群中的节点数量是管理开销最少的解决方案，因为它会根据集群的资源利用率自动调整节点数量.当工作负载增加时，自动缩放器会向集群添加新节点，当工作负载减少时，它会自动从集群中删除未使用的节点.选项 A:通过跟踪内存使用情况扩展节点是一种有效的解决方案，但它需要手动配置扩展策略、阈值和目标，这可能会导致管理开销.如果配置不当，此选项还可能导致资源过度配置或配置不足.选项 C:使用 AWS IAMbda 函数自动调整 EKS 集群的大小可能难以实施和维护.它需要自定义脚本并涉及 EventBridge 等其他组件来监控节点利用率并触发 Lambda 函数.此选项会导致额外的维护开销.选项 D:使用 Amazon EC2 Auto Scaling 组来分配工作负载可以工作，但与使用 Kubernetes Cluster Autoscaler 相比需要更多的管理开销.它涉及配置 EC2 实例、启动配置和 Auto Scaling 策略，这可能比 Kubernetes Cluster Autoscaler 花费更长的时间来设置和配置.此外，管理 Amazon EKS 和 EC2 Auto Scaling 组之间的集成可能既复杂又耗时.