Ein Unternehmen betreibt eine dreistufige Webanwendung On-Premises: Apache-Frontend, monolithische Java-Middle-Tier und PostgreSQL-Speicher. Eine kürzlich durchgeführte Werbeaktion überlastete alle Ebenen, die Anwendung stürzte ab und die Datenbank erreichte ihre Lesekapazitätsgrenzen. Mehrere Werbeaktionen sind geplant. Sie müssen eine Migration zu AWS entwerfen, die die Skalierbarkeit maximiert und den Betriebsaufwand minimiert. Welche drei Schritte erreichen dies? (Wählen Sie drei.)

Die Bereitstellung statischer Assets von Amazon S3 mit CloudFront verbessert die Skalierbarkeit und Leistung des Frontends erheblich, da S3 hochverfügbar ist und CloudFront Inhalte global zwischenspeichert, wodurch die Last auf die Anwendungsserver reduziert wird. Das Rehosting der Java-Anwendung auf AWS Elastic Beanstalk mit Auto Scaling bietet eine verwaltete Umgebung, die automatisch skaliert, die betriebliche Komplexität minimiert und die Verfügbarkeit sicherstellt. Die Migration der PostgreSQL-Datenbank zu Amazon Aurora PostgreSQL mit AWS DMS und die Nutzung von Aurora Auto Scaling für Read Replicas bieten eine hochskalierbare, fehlertolerante und leistungsstarke Datenbanklösung, die Leseengpässe beseitigt. Falsche Optionen: Das Rehosting des Apache-Frontends auf EC2 mit EFS bietet zwar Skalierbarkeit, ist aber weniger effizient und teurer als S3/CloudFront für statische Assets und erhöht den Betriebsaufwand. Die Umgestaltung der Java-Anwendung in Docker auf Fargate ist eine gute Option für die Modernisierung, aber Elastic Beanstalk ist eine einfachere Rehosting-Lösung, die den Betriebsaufwand stärker minimiert. Das Rehosting von PostgreSQL auf einer EC2-Instanz ist keine skalierbare Lösung für die Datenbank und löst das Problem der Lesekapazität nicht.