Ein Unternehmen betreibt eine mehrschichtige Anwendung auf EC2-Instances in einer Auto Scaling-Gruppe mit einer Amazon RDS for Oracle-Datenbank, die Oracle-spezifisches PL/SQL verwendet. Der Datenverkehr nimmt zu, wodurch die EC2-Instances überlastet werden und der RDS-Instance der Speicher ausgeht. Die Auto Scaling-Gruppe hat keine Skalierungsmetriken und definiert nur eine minimale Anzahl fehlerfreier Instances. Der Datenverkehr wird weiterhin stetig, aber unvorhersehbar ansteigen, bevor er sich einpendelt. Was sollte ein Solutions Architect tun, um sicherzustellen, dass das System automatisch für den erhöhten Datenverkehr skaliert werden kann? (Wählen Sie zwei.)

Die Konfiguration von Storage Auto Scaling für die RDS for Oracle-Instanz ist korrekt, da dies die Speicherprobleme der Datenbank löst, indem der Speicherplatz bei Bedarf automatisch erhöht wird. Eine Migration zu Amazon Aurora ist nicht ideal, da die Anwendung Oracle-spezifisches PL/SQL verwendet, was eine aufwändige Umschreibung erfordern würde. Ein Alarm bei geringem freiem Speicherplatz würde nur benachrichtigen, aber nicht automatisch skalieren. Die Konfiguration der Auto Scaling-Gruppe mit der durchschnittlichen CPU-Auslastung als Skalierungsmetrik ist korrekt, um die Überlastung der EC2-Instanzen zu beheben. Bei steigendem Datenverkehr erhöht sich die CPU-Auslastung, wodurch die Auto Scaling-Gruppe neue Instanzen startet, um die Last zu verteilen. Die Verwendung des durchschnittlich freien Arbeitsspeichers wäre weniger effektiv, da die CPU-Auslastung ein direkterer Indikator für die Arbeitslast und die Notwendigkeit der Skalierung bei steigendem Datenverkehr ist.