Ein Unternehmen betreibt einen bereitgestellten Amazon EMR-Cluster, der Amazon EC2-Instances für allgemeine Zwecke verwendet. EMR Managed Scaling ist so konfiguriert, dass die Anzahl der Task-Nodes für einen täglichen, lang laufenden Apache Spark ETL-Job von eins auf fünf variiert. Bei jedem Durchlauf wird der Cluster schnell auf fünf Task-Nodes skaliert; die CPU-Auslastung erreicht oft ihre Grenze, während der Arbeitsspeicher unter 30 % bleibt. Das Unternehmen möchte die EMR-Konfiguration ändern, um die Kosten für die Ausführung des täglichen ETL-Jobs zu senken. Welche Option erfüllt diese Anforderung am kostengünstigsten?

Die CPU-Auslastung erreicht oft ihre Grenze, während der Arbeitsspeicher unter 30 % bleibt. Dies deutet darauf hin, dass die Workloads CPU-intensiv sind. Der Wechsel zu rechenoptimierten EC2-Instances (z. B. C-Familie) bietet mehr CPU-Ressourcen pro Instanz und ist daher kostengünstiger für CPU-gebundene Workloads als Allzweck-Instances. Die Erhöhung der maximalen Anzahl der Task-Nodes würde die Kosten erhöhen, anstatt sie zu senken. Der Wechsel zu speicheroptimierten Instanzen wäre nicht optimal, da der Arbeitsspeicher bereits ausreichend ist. Eine Reduzierung der Skalierungs-Cooldown-Periode würde die Skalierung beschleunigen, aber nicht die Kosten pro Recheneinheit senken.