Une application s'exécute sur un groupe Auto Scaling d'instances EC2 à la demande derrière un ALB. La charge de travail contient des analyses critiques qui ne peuvent tolérer d'interruptions et doivent s'adapter rapidement, et des analyses non critiques qui peuvent tolérer des interruptions et sont gourmandes en mémoire. Vous devez réduire la latence de mise à l'échelle pour la charge de travail critique tout en traitant également la charge de travail non critique. Quelle combinaison d'étapes répond à ces exigences ? (Choisissez-en deux.)

La première option correcte réduit la latence de mise à l'échelle pour la charge de travail critique en utilisant un pool chaud d'instances à la demande arrêtées. Les instances à la demande garantissent l'absence d'interruptions. La surveillance détaillée permet une mise à l'échelle plus rapide et plus granulaire. La première option incorrecte propose des instances Spot pour la charge de travail critique, ce qui peut entraîner des interruptions. La troisième option incorrecte n'aborde pas la latence de mise à l'échelle via un pool chaud. La deuxième option correcte isole la charge de travail non critique dans un groupe Auto Scaling séparé utilisant des instances Spot, qui sont rentables et tolèrent les interruptions. L'agent CloudWatch unifié est nécessaire pour collecter des métriques de mémoire personnalisées, car les métriques de mémoire prédéfinies ne sont pas disponibles pour les instances EC2. L'utilisation de deux groupes cibles permet de diriger le trafic approprié vers chaque charge de travail. La dernière option incorrecte suggère d'utiliser une métrique d'utilisation de la mémoire prédéfinie, qui n'existe pas pour les instances EC2.