Une application s'exécute sur des instances Amazon EC2 réparties sur plusieurs zones de disponibilité au sein d'un groupe Auto Scaling, derrière un Application Load Balancer. L'application fonctionne de manière optimale lorsque l'utilisation du CPU des instances EC2 est proche de 40 %. Que doit faire un architecte de solutions pour maintenir cette performance sur toutes les instances du groupe ?

Une politique de suivi de cible (Target Tracking Scaling Policy) est la solution la plus appropriée car elle permet à Auto Scaling de maintenir une métrique spécifique (ici, l'utilisation du CPU à 40 %) à un niveau cible. Elle ajuste automatiquement la capacité du groupe Auto Scaling en fonction de cette métrique, en ajoutant ou en supprimant des instances pour rester proche de la cible. Les politiques de mise à l'échelle simples (Simple Scaling Policies) sont moins réactives et basées sur des seuils statiques. Les fonctions AWS Lambda pourraient être utilisées, mais elles nécessiteraient une logique personnalisée complexe à maintenir. Les actions de mise à l'échelle planifiées (Scheduled Scaling Actions) sont adaptées aux changements de charge prévisibles, pas à la maintenance d'une métrique dynamique.