Uma aplicação que exige muita memória é executada em instâncias EC2 em um grupo do Auto Scaling atrás de um Elastic Load Balancer. O administrador precisa que o Auto Scaling reaja com base no número de usuários conectados à aplicação. Qual solução atenderá a esse requisito?

A métrica ActiveConnectionCount do Elastic Load Balancer (ELB) no Amazon CloudWatch mede o número de conexões ativas entre os clientes e o balanceador de carga, o que reflete diretamente o número de usuários conectados à aplicação. Usar essa métrica em uma política de escalonamento do Auto Scaling permite que o grupo de Auto Scaling reaja dinamicamente à demanda real da aplicação, adicionando ou removendo instâncias conforme o número de usuários conectados flutua. As outras opções são incorretas porque: A métrica memused não é uma métrica do ELB; ela seria uma métrica personalizada coletada de dentro das instâncias EC2 e não reflete diretamente o número de usuários conectados. Uma política de escalonamento agendada é estática e não reage a picos inesperados de demanda, sendo menos eficiente para um ambiente dinâmico. Não é possível instalar scripts diretamente no ELB para exportar métricas personalizadas. Métricas personalizadas geralmente são coletadas de dentro das instâncias EC2.