Uma equipe de DevOps oferece suporte a um aplicativo executado em várias instâncias EC2 em um grupo do Auto Scaling, implantado via CloudFormation. Recentemente, uma instância retornou erros para uma grande parte das solicitações, embora tenha permanecido íntegra para as verificações de integridade do EC2 e do ELB. Os logs do aplicativo são coletados no CloudWatch usando o formato de métrica incorporado. A equipe precisa de um alerta se qualquer instância EC2 for responsável por mais da metade de todos os erros, com sobrecarga operacional mínima. Qual combinação de etapas consegue isso? (Escolha duas.)

A criação de uma regra do CloudWatch Contributor Insights que agrupa logs por ID da instância e ocorrências de erro é a solução mais eficiente para identificar a instância que contribui com a maioria dos erros. O Contributor Insights é projetado para analisar dados de log e identificar os principais contribuidores, minimizando a sobrecarga operacional. Em seguida, um alarme do CloudWatch usando a função INSIGHTRULEMETRIC pode monitorar essa regra e disparar quando uma instância específica for responsável por mais da metade dos erros, notificando a equipe via SNS. As outras opções são menos eficazes: O AWS Resource Groups e o CloudWatch Application Insights não fornecem a análise granular de contribuidores necessária para este caso. Um filtro de métricas simples contaria todos os erros, mas não identificaria a instância problemática nem calcularia a proporção de erros por instância. Um filtro de assinatura do CloudWatch Logs com uma função Lambda adicionaria complexidade e sobrecarga operacional para replicar a funcionalidade já presente no Contributor Insights.