Uma empresa planeja migrar 1.000 máquinas virtuais VMware para a AWS. Como parte do planejamento, eles querem coletar métricas em nível de servidor (detalhes da CPU, uso de RAM, informações do SO, processos em execução) de hosts on-premises e, em seguida, consultar e analisar esses dados. Qual solução satisfaz esses requisitos?

A opção correta é instalar o AWS Application Discovery Agent em cada servidor on-premises, habilitar a Exploração de Dados no AWS Migration Hub e usar o Amazon Athena para consultar os dados. O Discovery Agent coleta métricas detalhadas de desempenho e configuração (CPU, RAM, SO, processos) diretamente dos servidores. O Migration Hub com Exploração de Dados centraliza esses dados e os armazena no Amazon S3, permitindo consultas ad-hoc com o Amazon Athena. A primeira opção está incorreta porque o AWS Agentless Discovery Connector coleta informações de configuração, mas não métricas detalhadas de desempenho em nível de SO e processos em execução, que são cruciais para o planejamento. A segunda opção é inviável e ineficiente. Exportar e importar manualmente métricas de 1.000 VMs e atualizar atributos é um processo manual e propenso a erros, não escalável. A terceira opção, embora use scripts e a AWS CLI, não oferece a coleta automatizada e contínua de métricas detalhadas que o Discovery Agent proporciona, e o console do Migration Hub não é uma ferramenta de consulta analítica robusta para grandes volumes de dados.