Un sitio de comercio electrónico utiliza CloudFront, un nivel de servidor web Apache en instancias EC2 en un grupo de Auto Scaling y un clúster de base de datos Amazon Aurora MySQL. Durante una promoción, los usuarios experimentaron errores y tiempos de espera al agregar artículos a los carritos. Algunos servidores web se terminaron antes de que se pudieran recopilar sus registros, y las métricas de Aurora fueron insuficientes para analizar el rendimiento de las consultas. ¿Qué combinación de acciones mejora la visibilidad del rendimiento de la aplicación durante el tráfico pico? (Elija tres.)

Configurar el clúster de base de datos Aurora MySQL para publicar registros de consultas lentas y errores en Amazon CloudWatch Logs es crucial porque proporciona visibilidad directa sobre el rendimiento de la base de datos, identificando consultas ineficientes que causan cuellos de botella. Instrumentar la aplicación EC2 con el AWS X-Ray SDK para rastrear solicitudes HTTP entrantes y habilitar el rastreo de consultas SQL permite un análisis de extremo a extremo de las solicitudes, revelando dónde se producen los retrasos en la aplicación, incluyendo interacciones con la base de datos. Instalar y configurar el agente de Amazon CloudWatch Logs en las instancias EC2 para enviar los registros de Apache a CloudWatch Logs asegura que los registros del servidor web, que a menudo contienen errores de aplicación y patrones de acceso, se recopilen y persistan incluso si las instancias se terminan, facilitando la depuración. La opción de transmitir registros de Aurora a Kinesis es menos directa para el análisis inmediato que CloudWatch Logs. Habilitar CloudTrail es para auditoría y gobernanza, no para monitoreo de rendimiento de aplicaciones. La evaluación comparativa de rendimiento de Aurora no es una característica estándar que se publique directamente en X-Ray para el seguimiento de solicitudes en vivo.