Um site de e-commerce usa CloudFront, uma camada de servidor web Apache em instâncias EC2 em um grupo do Auto Scaling e um cluster de banco de dados Amazon Aurora MySQL. Durante uma promoção, os usuários experimentaram erros e tempos limite ao adicionar itens aos carrinhos. Alguns servidores web foram encerrados antes que seus logs pudessem ser coletados, e as métricas do Aurora foram insuficientes para analisar o desempenho da consulta. Qual combinação de ações melhora a visibilidade do desempenho do aplicativo durante o pico de tráfego? (Escolha três.)

Publicar logs de consultas lentas e de erros do Aurora no CloudWatch Logs permite identificar gargalos no banco de dados, como consultas ineficientes que causam lentidão. Instrumentar o aplicativo EC2 com o SDK do AWS X-Ray e habilitar o rastreamento de consultas SQL fornece uma visão ponta a ponta das solicitações, ajudando a identificar onde os atrasos ocorrem no fluxo da aplicação, incluindo as interações com o banco de dados. Instalar e configurar o agente do CloudWatch Logs nas instâncias EC2 garante que os logs do Apache sejam coletados e centralizados, mesmo que as instâncias sejam encerradas, permitindo analisar erros e padrões de acesso. Transmitir logs para o Kinesis é uma opção, mas o CloudWatch Logs é mais direto para análise de logs. O CloudTrail monitora a atividade da API da AWS, não o desempenho do aplicativo. O benchmarking de desempenho do Aurora não se integra diretamente ao X-Ray para rastreamento de consultas.