Um cluster EKS com grupos de nós EC2 usa o Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler e o EKS cluster Autoscaler. A equipe de DevOps deve coletar métricas de cluster, nó e pod e capturar logs no CloudWatch para estabelecer limites de linha de base. Eles precisam de notificações por e-mail via SNS se os limites forem excedidos ou se o Autoscaler falhar. Qual combinação de etapas eles devem seguir? (Escolha três.)
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Resposta correta: Implante o agente CloudWatch e o Fluent Bit no cluster e garanta que o cluster tenha permissões para enviar métricas e logs para o CloudWatch., Crie alarmes do CloudWatch para métricas de CPU, memória e falha de nó do cluster e configure os alarmes para enviar notificações por e-mail do SNS para a equipe de DevOps quando os limites forem excedidos., Crie um alarme do CloudWatch que monitore um filtro de métricas nos logs de implantação do Autoscaler em busca de erros e configure-o para enviar notificações por e-mail do SNS quando os limites forem excedidos..
Por que esta é a resposta
A implantação do agente CloudWatch e do Fluent Bit é essencial para coletar métricas e logs do cluster EKS e enviá-los para o CloudWatch. O Fluent Bit é um processador de logs leve e o agente CloudWatch coleta métricas de sistema e aplicativo. As permissões são cruciais para que o cluster possa enviar esses dados. Criar alarmes do CloudWatch para CPU, memória e falhas de nó permite monitorar a saúde e o desempenho do cluster, acionando notificações SNS quando os limites são excedidos. Finalmente, um alarme do CloudWatch que monitora filtros de métricas nos logs de implantação do Autoscaler por erros garante que falhas no escalonamento automático sejam detectadas e notificadas. O AWS Distro for OpenTelemetry é uma opção para coleta de telemetria, mas o agente CloudWatch e o Fluent Bit são soluções diretas e comuns para este caso. Um alarme composto não é a melhor abordagem para monitorar métricas individuais de CPU, memória e nó, pois um alarme separado para cada um oferece granularidade. Monitorar logs de implantação do Autoscaler por um filtro de métricas é mais eficaz do que apenas observar mensagens de erro genéricas, pois permite a detecção de padrões específicos de falha.
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