Eine Anwendung läuft auf EC2-Instances in einer Auto Scaling-Gruppe, und die Bereitstellung erfolgt über AWS CodePipeline. Instances skalieren häufig, und während der Bereitstellungen installiert das Unternehmen den CodeDeploy-Agenten auf neuen Instances und ordnet sie manuell der CodeDeploy-Bereitstellungsgruppe zu. Die Anwendung muss innerhalb von 24 Stunden live gehen. Was sollte ein Solutions Architect empfehlen, um Bereitstellungen mit dem GERINGSTEN Betriebsaufwand zu automatisieren?

Die korrekte Option minimiert den Betriebsaufwand, indem sie den CodeDeploy-Agenten direkt in das AMI integriert und die CodeDeploy-Bereitstellungsgruppe mit der Auto Scaling-Gruppe verknüpft. Dadurch werden neue Instances, die von der Auto Scaling-Gruppe gestartet werden, automatisch mit dem Agenten ausgestattet und der Bereitstellungsgruppe hinzugefügt, ohne manuelle Schritte oder zusätzliche Skripte. Die anderen Optionen sind weniger effizient: EventBridge und Lambda erfordern die Entwicklung und Wartung von Code, um Instances manuell zu registrieren, was den Betriebsaufwand erhöht. Das Skript zum Anhalten von Auto Scaling und Erstellen neuer AMIs für jede Bereitstellung ist komplex und führt zu längeren Bereitstellungszeiten und höherem Betriebsaufwand. CodeBuild zum Erstellen neuer AMIs und Aktualisieren der Startvorlage ist zwar eine Verbesserung, erfordert aber immer noch einen Build-Schritt für jedes Deployment und ist nicht so nahtlos wie die direkte Integration des Agenten ins AMI und die Verknüpfung mit der Auto Scaling-Gruppe.