Un site e-commerce utilise CloudFront, un niveau de serveur web Apache sur des instances EC2 dans un groupe Auto Scaling, et un cluster de bases de données Amazon Aurora MySQL. Pendant une promotion, les utilisateurs ont rencontré des erreurs et des délais d'attente lors de l'ajout d'articles aux paniers. Certains serveurs web ont été arrêtés avant que leurs journaux ne puissent être collectés, et les métriques Aurora étaient insuffisantes pour analyser les performances des requêtes. Quelle combinaison d'actions améliore la visibilité sur les performances de l'application pendant les pics de trafic ? (Choisissez trois.)

La publication des journaux de requêtes lentes et d'erreurs d'Aurora MySQL vers CloudWatch Logs fournit des informations cruciales sur les goulots d'étranglement de la base de données, permettant d'identifier les requêtes inefficaces. L'instrumentation de l'application EC2 avec AWS X-Ray permet de tracer les requêtes de bout en bout, de l'utilisateur final à la base de données, révélant les latences à chaque étape et les problèmes de performance des requêtes SQL. L'installation de l'agent CloudWatch Logs sur les instances EC2 garantit que les journaux Apache sont collectés et centralisés avant qu'une instance ne soit arrêtée, ce qui est essentiel pour le dépannage post-mortem. L'envoi des journaux Aurora à Kinesis est possible mais CloudWatch Logs est plus adapté pour l'analyse et la rétention de journaux. CloudTrail enregistre les appels d'API AWS, pas l'activité de l'application ou les performances des requêtes. Le benchmarking des performances Aurora n'est pas une fonctionnalité standard à publier directement vers X-Ray pour le traçage des requêtes.