Un'azienda prevede di migrare 1.000 macchine virtuali VMware ad AWS. Come parte della pianificazione, desidera raccogliere metriche a livello di server (dettagli CPU, utilizzo RAM, informazioni OS, processi in esecuzione) dagli host on-premise, quindi interrogare e analizzare tali dati. Quale soluzione soddisfa questi requisiti?

L'installazione dell'AWS Application Discovery Agent su ogni server on-premise è la soluzione più completa per raccogliere metriche dettagliate a livello di server (CPU, RAM, OS, processi in esecuzione). Questi dati vengono poi inviati ad AWS Migration Hub, che li archivia in Amazon S3. Amazon Athena è lo strumento ideale per interrogare e analizzare grandi volumi di dati strutturati e semi-strutturati direttamente in S3, soddisfacendo il requisito di analisi. Le altre opzioni sono meno efficaci: L'AWS Agentless Discovery Connector raccoglie dati a livello di hypervisor, non metriche dettagliate a livello di server guest. Esportare solo le metriche di performance e importarle manualmente in Migration Hub è un processo inefficiente e soggetto a errori, e QuickSight è più per la visualizzazione che per l'interrogazione diretta di dati grezzi. Creare script e usare put-resource-attributes è macchinoso e non offre la stessa granularità e automazione dell'agente, e la console di Migration Hub non è uno strumento di query analitica avanzato.