Ein Unternehmen verarbeitet Nachrichten mit einer Worker-Anwendung, die auf drei EC2-Instances in einer Auto Scaling-Gruppe läuft, die eine einfache Skalierungsrichtlinie verwendet. Die Worker rufen Nachrichten aus einer Amazon SQS-Warteschlange ab. Sporadische Nachrichtenfluten beeinträchtigen die Verarbeitungsleistung, und der SysOps-Administrator muss die Auto Scaling-Gruppe skalieren, um ein höheres Warteschlangenvolumen zu bewältigen. Welcher Ansatz erfüllt diese Anforderung am besten?

Die Berechnung der ungefähren Anzahl sichtbarer Nachrichten pro Instance ist der beste Ansatz, da sie direkt die Arbeitslast pro Worker widerspiegelt. Eine Target-Tracking-Skalierungsrichtlinie kann dann so konfiguriert werden, dass sie eine Zielanzahl von Nachrichten pro Instance beibehält, indem sie die Auto Scaling-Gruppe dynamisch skaliert, um Nachrichtenfluten zu bewältigen. Das Schätzen des Alters der ältesten Nachricht ist weniger präzise für die Skalierung, da es nicht direkt die Gesamtlast pro Worker misst. Ein Application Load Balancer ist für Worker-Anwendungen, die Nachrichten aus SQS abrufen, nicht relevant, da SQS die Nachrichtenverteilung übernimmt und kein HTTP-Traffic vorliegt. Eine geplante Skalierungsrichtlinie ist für sporadische Nachrichtenfluten ungeeignet, da diese unvorhersehbar sind.