一个无状态应用程序运行在单个 Amazon EC2 实例上。在工作时间，该实例的 CPU 经常飙升至 90% 左右，用户报告响应时间缓慢。哪种方法是提高应用程序响应能力最具有操作效率的方式？

将实例放入 Application Load Balancer 后面的 Auto Scaling 组中，并使用基于 Auto Scaling 组平均 CPU 利用率的目标跟踪扩展策略，是最具操作效率的方式。当 CPU 飙升时，Auto Scaling 组会自动添加新的 EC2 实例来分担负载，从而提高应用程序响应能力，且无需手动干预。Application Load Balancer 会将流量均匀分配到这些实例上。 其他选项： 启用 CloudWatch logs 和警报只能通知问题，不能解决问题。 设置 AWS Client VPN 让最终用户直接连接私有 IP 不会降低延迟，反而可能增加管理复杂性，且无法解决实例的性能瓶颈。 创建 CloudWatch 警报并调用 Lambda 函数进行垂直扩展（即升级实例类型）虽然可以解决问题，但操作效率较低，因为每次升级都需要停止和启动实例，且可能导致短暂的服务中断，并且垂直扩展有其上限。而水平扩展（添加更多实例）通常更具弹性且成本效益更高。