Eine Multi-Tenant-Analyseplattform verwendet AKS für zwei Workloads: (1) eine ständig verfügbare API-Schicht mit gleichmäßigem Datenverkehr und (2) große, nächtliche Batch-Jobs, die Neustarts tolerieren können. Azure SQL Database und ein App Service-basiertes Admin-Portal laufen 24x7 und haben eine vorhersehbare Nutzung. Die Geschäftsleitung fordert eine Reduzierung der Compute-Kosten um 30 %, ohne die SLOs zu beeinträchtigen. Welche zwei Empfehlungen erfüllen das Ziel am besten?

Die Hinzufügung eines AKS-Spot-Node-Pools für Batch-Jobs ist kosteneffizient, da Spot-Instanzen deutlich günstiger sind und für Workloads geeignet sind, die Unterbrechungen tolerieren können, wie nächtliche Batch-Jobs. PodDisruptionBudgets und Checkpointing erhöhen die Resilienz. Der Erwerb von reservierter Kapazität für Azure SQL Database und den App Service-Plan bietet erhebliche Kosteneinsparungen (bis zu 72 %) für vorhersehbare, kontinuierliche Workloads. Das Skalieren des AKS-Clusters auf Null würde die API-Schicht unzugänglich machen und die SLOs verletzen. Die Migration zu burstfähigen VMs der B-Serie ist für eine ständig verfügbare API-Schicht mit gleichmäßigem Datenverkehr ungeeignet, da diese VMs für Workloads mit geringer Baseline-Leistung und gelegentlichen Bursts konzipiert sind. Das Deaktivieren der automatischen Skalierung würde die Leistung beeinträchtigen oder zu Überprovisionierung und höheren Kosten führen.