Une entreprise prévoit d'exécuter des tâches Apache Spark sur un cluster Amazon EMR provisionné pour l'analyse de mégadonnées et exige une haute fiabilité. L'équipe mégadonnées souhaite des charges de travail de longue durée optimisées en termes de coûts tout en préservant les performances actuelles. Quelle combinaison de choix est la PLUS rentable ? (Choisissez-en deux.)

L'utilisation d'Amazon S3 comme magasin de données persistant est rentable car S3 offre une durabilité et une disponibilité élevées à un coût inférieur à celui de HDFS sur des volumes de données importants, et il découple le stockage du calcul, permettant une mise à l'échelle indépendante et la terminaison des clusters EMR sans perte de données. L'utilisation d'instances Graviton pour les nœuds principaux et les nœuds de tâche est également rentable. Les instances Graviton sont basées sur des processeurs ARM conçus par AWS, offrant un meilleur rapport performance-prix par rapport aux instances x86 équivalentes pour de nombreuses charges de travail Spark, ce qui réduit les coûts de calcul tout en maintenant les performances. Les instances Spot ne sont pas adaptées aux nœuds primaires en raison de leur nature interruptible, ce qui compromettrait la fiabilité.