L'application avec état d'une entreprise s'exécute en mémoire sur des instances Amazon EC2. L'infrastructure a été déployée avec AWS CloudFormation en utilisant la famille d'instances EC2 M5. À mesure que le trafic augmentait, les performances de l'application se sont dégradées et les utilisateurs subissent des retards. Quelle solution résoudra les problèmes avec la PLUS GRANDE efficacité opérationnelle ?

L'application est à état et s'exécute en mémoire, ce qui indique qu'elle est gourmande en mémoire. Les instances R5 sont optimisées pour la mémoire, offrant de meilleures performances pour ce type de charge de travail que les instances M5 (usage général) ou T3 (performances extensibles). Déployer l'agent CloudWatch pour collecter des métriques de latence d'application personnalisées est crucial pour une planification future précise de la capacité, car les métriques intégrées d'EC2 ne mesurent pas la latence applicative. Les autres options sont moins efficaces : Remplacer par des instances T3 est inapproprié car elles sont pour des charges de travail à utilisation CPU modérée, non optimisées pour la mémoire. Modifier les modèles CloudFormation pour un groupe Auto Scaling sans changer le type d'instance ne résoudra pas le problème de performance lié à la mémoire. Augmenter manuellement la capacité n'est pas une solution efficace à long terme. L'option de remplacer par des instances R5 est bonne, mais se fier uniquement aux métriques de mémoire intégrées d'EC2 pour la planification future est insuffisant ; elles ne reflètent pas directement la latence de l'application.