Q20 — AWS SAA-C03 第5章

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Q320.一家公司的应用程序在 Auto Scaling 组中的 Amazon EC2 实例上运行.该公司注意到其应用程序在一周中的随机几天突然增加流量.该公司希望在流量突然增加期间保持应用程序性能.哪种解决方案能够最经济有效地满足这些要求?

• A. 使用手动缩放来改变Auto Scaling组的大小
• B. 使用预测缩放来改变 Auto Scaling 组的大小
• C. 使用动态缩放来改变Auto Scaling组的大小 ✓
• D. 使用 schedule scaling 改变 Auto Scaling 组的大小

正确答案: C. 使用动态缩放来改变Auto Scaling组的大小

解析

动态扩展是在流量突然增加期间维持应用程序性能的一种经济高效的方法，因为它允许 Auto Scaling 组根据需求自动调整 EC2 实例的数量.扩展操作由 CloudWatch 警报触发，这些警报设置为监控 CPU 利用率、网络使用率或请求计数等指标.当超过警报阈值时，Auto Scaling 组将添加或删除实例以满足当前需求.选项 A 使用手动扩展，需要运营团队进行手动干预，这可能导致延迟响应突然增加的流量，并可能导致在不需要时过度配置资源.选项 B，使用预测扩展，使用机器学习算法来预测预期的流量模式并主动扩展.这需要收集历史流量数据，对于流量模式不可预测的公司来说可能不是最具成本效益的解决方案.选项 D 使用计划缩放，适用于交通模式可预测的情况，但对于一周中随机几天的突然交通变化可能无效.