Uma aplicação é executada em instâncias Amazon EC2 em várias Zonas de Disponibilidade em um grupo do Auto Scaling atrás de um Application Load Balancer. A aplicação tem o melhor desempenho quando a utilização da CPU do EC2 está próxima de 40%. O que um arquiteto de soluções deve fazer para manter esse desempenho em todas as instâncias do grupo?

A política de rastreamento de destino (Target Tracking Scaling Policy) é a melhor opção porque permite que o Auto Scaling Group ajuste automaticamente o número de instâncias para manter uma métrica específica, como a utilização da CPU, o mais próximo possível de um valor-alvo definido (neste caso, 40%). Isso garante que o desempenho ideal seja mantido de forma contínua e proativa. As políticas de escalonamento simples (Simple Scaling Policies) reagem a alarmes, mas não ajustam a capacidade para manter um alvo específico, sendo menos eficientes para manter um nível de desempenho constante. Usar uma função AWS Lambda para atualizar a capacidade desejada seria uma solução excessivamente complexa e reativa, exigindo lógica personalizada. Ações de escalonamento programadas (Scheduled Scaling Actions) são adequadas para mudanças de carga previsíveis, mas não para flutuações dinâmicas baseadas na utilização da CPU.