Una empresa planea migrar 1000 máquinas virtuales VMware a AWS. Como parte de la planificación, quieren recopilar métricas a nivel de servidor (detalles de CPU, uso de RAM, información del sistema operativo, procesos en ejecución) de los hosts on-premises, y luego consultar y analizar esos datos. ¿Qué solución satisface estos requisitos?

La opción correcta utiliza el AWS Application Discovery Agent, que se instala en cada servidor on-premises para recopilar métricas detalladas a nivel de sistema operativo, CPU, RAM y procesos. Estos datos se envían a AWS Migration Hub, que los almacena en Amazon S3. Amazon Athena permite consultar directamente estos datos almacenados en S3 utilizando SQL estándar, satisfaciendo los requisitos de análisis. Las otras opciones son menos adecuadas: El AWS Agentless Discovery Connector es para la recopilación de datos de vCenter y no proporciona el nivel de detalle de procesos en ejecución requerido. AWS Glue y S3 Select son herramientas de procesamiento y consulta, pero la recopilación inicial es insuficiente. Exportar solo métricas de rendimiento e importar a Migration Hub no cubre todos los detalles del servidor y requiere actualizaciones manuales, lo cual no es escalable. QuickSight es para visualización, no para consulta directa de datos brutos de descubrimiento. Crear scripts y usar put-resource-attributes es un enfoque manual y laborioso para 1000 VMs, y la consola de Migration Hub no está diseñada para consultas analíticas complejas sobre datos brutos.