Ein Unternehmen hat seine Anwendung auf einen Amazon EKS-Cluster auf EC2 migriert und die automatische Skalierung basierend auf der CPU aktiviert. Unter starker Last zeigt die Anwendung Speicherfehler und skaliert nicht ausreichend. Das Unternehmen muss Speichermetriken über die Zeit sammeln und analysieren. Welche Kombination von Schritten wird dies erreichen? (Wählen Sie drei.)

Um Speichermetriken von EKS-Knoten und Pods zu sammeln, ist der CloudWatch-Agent erforderlich. Die Zuweisung der CloudWatchAgentServerPolicy an das IAM-Instanzprofil des Clusters ermöglicht dem Agenten, Metriken zu veröffentlichen. Das Bereitstellen des vereinheitlichten CloudWatch-Agenten auf den EC2-Instanzen des Clusters und dessen Integration in das AMI für neue Knoten stellt sicher, dass alle Cluster-Knoten Metriken sammeln. Anschließend kann die podmemoryutilization-Metrik im ContainerInsights-Namespace mit der Service-Dimension analysiert werden, um speicherbezogene Probleme auf Pod-Ebene zu identifizieren, was für die Behebung von Speicherfehlern und unzureichender Skalierung entscheidend ist. Die Option, die Richtlinie an eine Service-Konto-Rolle anzuhängen, ist falsch, da der Agent auf der Instanzebene läuft. ADOT ist für Tracing und Metriken gedacht, aber der CloudWatch-Agent ist für die Sammlung von Infrastrukturmetriken besser geeignet. Die Analyse von nodememoryutilization ist zwar nützlich, aber podmemoryutilization ist spezifischer für die Anwendungsprobleme.