Uma empresa planeja migrar 20 aplicações pouco usadas, mas críticas para os negócios (uma mistura de Java e Node.js), para a AWS. A empresa quer minimizar custos e padronizar uma única abordagem de implantação. A maioria das aplicações é executada como parte do processamento de fim de mês com poucos usuários simultâneos, mas elas podem ser executadas em outros momentos. O uso típico de memória é inferior a 1 GB, com alguns picos de até 2,5 GB. Uma aplicação crítica de relatório de faturamento em Java acessa várias fontes de dados e pode ser executada por várias horas. Qual é a estratégia de implantação MAIS econômica?

A opção correta é executar as aplicações como tarefas do Amazon ECS em instâncias do Amazon EC2 com Auto Scaling. Isso oferece um bom equilíbrio entre custo e flexibilidade. O ECS permite empacotar as aplicações em contêineres, padronizando a implantação para Java e Node.js. O Auto Scaling baseado na utilização de memória de 75% garante que os recursos sejam provisionados apenas quando necessário, minimizando custos para aplicações pouco usadas, mas permitindo picos de até 2,5 GB. A criação de uma definição de tarefa por aplicação e o escalonamento de tarefas/serviços do ECS otimizam a alocação de recursos. A implantação com AWS Lambda seria mais cara devido aos tempos de execução longos de algumas aplicações e picos de memória, além de exigir reengenharia para se adequar ao modelo sem servidor. O Elastic Beanstalk, embora simplifique a implantação, pode ser menos econômico para 20 aplicações separadas, pois cada ambiente tem sua própria sobrecarga. A criação de um cluster EC2 com Reserved Instances e co-hospedagem de todas as aplicações pode levar ao superprovisionamento e não se alinha com a necessidade de minimizar custos para aplicações pouco usadas.