某个应用程序在多个可用区中的 Amazon EC2 实例上运行，这些实例位于 Application Load Balancer 后面的 Auto Scaling 组中。当 EC2 CPU 利用率接近 40% 时，应用程序性能最佳。解决方案架构师应该如何做才能在组中的所有实例上保持这种性能？

目标跟踪策略是保持特定指标（如CPU利用率）在目标值附近最有效的方法。它会自动调整Auto Scaling组的所需容量，以响应指标的变化，确保CPU利用率维持在40%左右，从而优化应用程序性能。 简单扩展策略是基于阈值触发一次性扩展或缩减，可能导致过度扩展或不足，难以精确维持特定CPU利用率。AWS Lambda函数可以更新Auto Scaling组容量，但需要自定义开发和维护，不如目标跟踪策略自动化和高效。计划扩展操作适用于可预测的负载变化，不适用于根据实时CPU利用率动态调整。