Q72 — AWS SAP-C02 第3章

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Q297. 一家娱乐公司最近推出了一款新游戏。为确保玩家在发布期间获得良好体验，公司在Network Load Balancer后面部署了12个r6g.16xlarge（内存优化型）Amazon EC2实例的静态数量。公司的运维团队使用Amazon CloudWatch代理和自定义指标将内存利用率纳入其监控策略。发布期间CloudWatch指标的分析显示，CPU和内存消耗约为公司预期的四分之一。游戏的初始需求已经减退并变得更加不稳定。公司决定使用监控CPU和内存消耗的Auto Scaling组来动态扩展实例集群。解决方案架构师需要以最具成本效益的方式配置Auto Scaling组以满足需求。 哪种解决方案将满足这些要求？

• A. 配置Auto Scaling组以部署c6g.4xlarge（计算优化型）实例。配置最小容量为3，期望容量为3，最大容量为12。
• B. 配置Auto Scaling组以部署m6g.4xlarge（通用型）实例。配置最小容量为3，期望容量为3，最大容量为12。
• C. 配置Auto Scaling组以部署r6g.4xlarge（内存优化型）实例。配置最小容量为3，期望容量为3，最大容量为12。 ✓
• D. 配置Auto Scaling组以部署r6g.8xlarge（内存优化型）实例。配置最小容量为2，期望容量为2，最大容量为6。

正确答案: C. 配置Auto Scaling组以部署r6g.4xlarge（内存优化型）实例。配置最小容量为3，期望容量为3，最大容量为12。

解析

选项C使用r6g.4xlarge实例，比r6g.16xlarge实例更便宜。由于实际消耗仅为预期的四分之一，r6g.4xlarge（r6g.16xlarge的四分之一大小）是合适的选择。此外，Auto Scaling组配置了最小容量3、期望容量3和最大容量12，允许根据需求灵活扩展。这确保公司可以满足可变需求同时优化成本。保持内存优化型实例类型是正确的，因为工作负载需要内存优化。