Eine Java-Anwendung läuft auf ECS Fargate (Port 8080); JVM-Metriken werden auf Port 9404 bereitgestellt. Sie möchten den Dienst basierend auf der JVM-Thread-Anzahl mit minimalem Betriebsaufwand skalieren. Welche zwei Ansätze erfüllen diese Anforderung?

Die erste korrekte Option beschreibt die Verwendung des CloudWatch-Agenten als Sidecar, um benutzerdefinierte Metriken (JVM-Thread-Anzahl) von Port 9404 zu sammeln. Diese Metriken können dann CloudWatch-Alarme auslösen, die eine Step-Scaling-Richtlinie in Fargate steuern. Dies ist ein gängiger und effizienter Ansatz für die metrikbasierte Skalierung mit minimalem Betriebsaufwand, da CloudWatch nativ in AWS integriert ist. Die zweite korrekte Option nutzt Amazon Managed Service for Prometheus (AMP) und AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT) als Sidecar. ADOT sammelt die JVM-Metriken von Port 9404 und sendet sie an AMP. Fargate Auto Scaling kann dann eine Target-Tracking-Richtlinie verwenden, die direkt auf diese Prometheus-Metriken verweist, um die Skalierung zu steuern. Dies ist eine moderne, flexible Lösung, insbesondere wenn bereits Prometheus für das Monitoring verwendet wird. Die Option, die einen Metrikfilter aus Protokollen vorschlägt, ist ineffizient, da die Metriken bereits über einen dedizierten Port verfügbar sind. Das Parsen von Protokollen ist aufwendiger und fehleranfälliger. Die Option, Prometheus-Regeln mit einer Step-Scaling-Richtlinie zu verwenden, ist weniger optimal als Target-Tracking für konstante Auslastung.