Uma empresa de mergulho exige que os mergulhadores preencham um questionário de saúde a cada 15 dias após o início de cada mergulho. Você precisa de regras de autoescalonamento para que as instâncias aumentem enquanto os mergulhadores preenchem o formulário e diminuam depois. Quais duas configurações de autoescalonamento satisfariam esse requisito?

O autoescalonamento baseado no uso da CPU é uma solução eficaz porque a carga de trabalho do preenchimento do questionário pelos mergulhadores impactará diretamente o uso da CPU das instâncias. À medida que mais mergulhadores acessam o formulário, o uso da CPU aumentará, acionando o escalonamento horizontal para adicionar mais instâncias. Quando a atividade diminui, o uso da CPU cai, permitindo que as instâncias sejam removidas. O autoescalonamento preditivo é adequado porque o requisito de "a cada 15 dias após o início de cada mergulho" sugere um padrão previsível de aumento de carga. Com dados históricos, o sistema pode aprender e prever esses picos, provisionando recursos proativamente antes que a demanda real ocorra, garantindo uma experiência fluida para os usuários. Perfis de recorrência e data fixa não são ideais, pois não se ajustam dinamicamente à demanda real, apenas a horários predefinidos.