Un'azienda elabora messaggi con un'applicazione worker in esecuzione su tre istanze EC2 in un gruppo Auto Scaling che utilizza una policy di scaling semplice. I worker eseguono il polling dei messaggi da una coda Amazon SQS. Picchi sporadici di messaggi stanno degradando le prestazioni di elaborazione e l'amministratore SysOps deve scalare il gruppo Auto Scaling per gestire un volume di coda più elevato. Quale approccio soddisfa al meglio questo requisito?

L'opzione corretta è la migliore perché il dimensionamento basato sul numero approssimativo di messaggi visibili per istanza (ApproximateNumberOfMessagesVisible / Numero di istanze) consente al gruppo Auto Scaling di adattarsi dinamicamente al carico di lavoro della coda SQS. Una policy di scaling di target tracking mantiene un valore target per questa metrica, aggiungendo o rimuovendo istanze EC2 per elaborare i messaggi in modo efficiente. L'opzione che utilizza l'età del messaggio più vecchio non è ottimale perché un singolo messaggio vecchio non riflette necessariamente il carico complessivo della coda. L'opzione con l'Application Load Balancer (ALB) è inappropriata in questo scenario, poiché i worker eseguono il polling da SQS e non ricevono traffico direttamente da un ALB. Le policy di scaling pianificate non sono ideali per picchi sporadici, in quanto richiedono una conoscenza preventiva dei modelli di traffico.