一个电子商务网站使用 CloudFront、一个在 Auto Scaling 组中 EC2 实例上的 Apache Web 服务器层，以及一个 Amazon Aurora MySQL 数据库集群。在一次促销活动中，用户在将商品添加到购物车时遇到了错误和超时。一些 Web 服务器在日志收集之前就被终止了，并且 Aurora 指标不足以分析查询性能。以下哪种组合操作可以提高高峰流量期间应用程序性能的可见性？（选择三项。）

在促销活动中，用户遇到错误和超时，且Web服务器在日志收集前被终止，Aurora指标不足。 1. 将Aurora慢查询和错误日志发布到CloudWatch Logs，可以直接查看数据库层面的性能瓶颈和错误，帮助分析查询性能问题。 2. 使用X-Ray SDK检测EC2应用程序并启用SQL查询跟踪，可以端到端地跟踪请求，识别应用程序和数据库之间的延迟，发现性能瓶颈。 3. 在EC2实例上安装CloudWatch Logs代理并将Apache日志发送到CloudWatch Logs，可以收集Web服务器的详细日志，即使实例被终止也能保留日志，有助于分析Web层面的错误和超时原因。 将Aurora日志流式传输到Kinesis虽然可行，但CloudWatch Logs更直接用于日志分析。CloudTrail用于记录API活动，而非应用程序性能。Aurora性能基准测试与X-Ray结合并非标准做法，且X-Ray主要用于请求跟踪而非基准测试。