Ein Unternehmen plant, 1.000 VMware-VMs zu AWS zu migrieren. Im Rahmen der Planung sollen Server-Metriken (CPU-Details, RAM-Nutzung, OS-Informationen, laufende Prozesse) von lokalen Hosts gesammelt und diese Daten anschließend abgefragt und analysiert werden. Welche Lösung erfüllt diese Anforderungen?

Die Installation des AWS Application Discovery Agenten auf jedem lokalen Server ist die effektivste Methode, um detaillierte Server-Metriken wie CPU, RAM, OS und laufende Prozesse zu sammeln. Diese Daten werden automatisch in AWS Migration Hub integriert und in Amazon S3 gespeichert. Amazon Athena ermöglicht dann die direkte Abfrage dieser Daten in S3, was eine flexible und leistungsstarke Analyse ohne manuelle ETL-Prozesse oder die Notwendigkeit von S3 Select für strukturierte Abfragen bietet. Die Agentless Discovery Connector Appliance sammelt weniger detaillierte Metriken. Das manuelle Exportieren und Importieren von Daten ist ineffizient und fehleranfällig für 1.000 VMs. Skripte und der put-resource-attributes Befehl sind für die Massenmigration von Metriken zu aufwendig und bieten nicht die gleiche Tiefe an Daten wie der Agent.