一家公司正在使用 Fargate 启动类型在 Amazon ECS 集群上启动一个新应用程序。该公司监控 CPU 和内存，因为它预计在发布时会有高流量，但希望在利用率降低时降低成本。解决方案架构师应该推荐什么？

正确答案是使用 AWS Application Auto Scaling 和目标跟踪策略，在 ECS 指标违规触发 Amazon CloudWatch 警报时进行扩展。这是因为 Application Auto Scaling 专门用于动态调整 Amazon ECS (Fargate) 服务的容量，以满足需求变化。目标跟踪策略允许您设置一个目标值（例如，CPU 利用率的百分比），Application Auto Scaling 会自动调整容量以尽可能接近该目标，从而在保持性能的同时优化成本。 其他选项不正确： Amazon EC2 Auto Scaling 不适用于 Fargate 启动类型，因为它管理 EC2 实例，而 Fargate 是一种无服务器计算引擎。 使用 AWS Lambda 函数来扩展 ECS 是一种更复杂且通常不必要的自定义解决方案，因为 Application Auto Scaling 提供了内置的、更优化的功能。 简单扩展策略虽然可行，但不如目标跟踪策略高效，后者能够更平滑、更智能地调整容量，以维持特定目标利用率。