Uma empresa executa um aplicativo web de três camadas que processa pedidos de clientes. A camada web usa instâncias do Amazon EC2 atrás de um Application Load Balancer. A camada de processamento usa instâncias do EC2. A empresa desacoplou as camadas web e de processamento usando o Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS). A camada de armazenamento é o Amazon DynamoDB. Durante os horários de pico, alguns usuários relatam atrasos no processamento de pedidos. Durante esses atrasos, as instâncias do EC2 estão com 100% de CPU e a fila do SQS fica sobrecarregada. Os picos são variáveis e imprevisíveis. A empresa precisa melhorar o desempenho do aplicativo. Qual solução atende a esses requisitos?

A opção correta é usar uma política de rastreamento de destino do Amazon EC2 Auto Scaling para escalar horizontalmente as instâncias da camada de processamento, usando o atributo ApproximateNumberOfMessages do SQS. Isso aborda diretamente o problema de sobrecarga da fila SQS e o uso de CPU de 100% nas instâncias de processamento durante picos imprevisíveis. O Auto Scaling ajustará dinamicamente o número de instâncias com base na quantidade de mensagens na fila, garantindo que haja capacidade suficiente para processar os pedidos. As outras opções estão incorretas porque: O escalonamento agendado não é ideal para picos imprevisíveis. O Amazon ElastiCache for Redis na frente do DynamoDB não resolveria a sobrecarga da fila SQS ou o alto uso de CPU na camada de processamento. O Amazon CloudFront para a camada web não resolveria problemas de desempenho na camada de processamento ou a sobrecarga da fila SQS.