Un'azienda prevede di migrare 20 applicazioni utilizzate di rado ma critiche per il business (un mix di Java e Node.js) su AWS. L'azienda desidera ridurre al minimo i costi e standardizzare un unico approccio di deployment. La maggior parte delle app viene eseguita come parte dell'elaborazione di fine mese con pochi utenti simultanei, ma possono essere eseguite in altri momenti. L'utilizzo tipico della memoria è inferiore a 1 GB, con alcuni picchi fino a 2,5 GB. Un'applicazione critica di report di fatturazione Java accede a più origini dati e può essere eseguita per diverse ore. Qual è la strategia di deployment PIÙ conveniente?

L'esecuzione delle applicazioni come attività Amazon ECS su istanze Amazon EC2 con Auto Scaling basato sull'utilizzo della memoria è la strategia più conveniente. Questo approccio consente di consolidare più applicazioni su un numero inferiore di istanze EC2, ottimizzando l'utilizzo delle risorse e riducendo i costi. L'Auto Scaling basato sull'utilizzo della memoria al 75% garantisce che le risorse siano scalate in base alle necessità, evitando il provisioning eccessivo. La creazione di una definizione di attività ECS per applicazione e l'utilizzo del dimensionamento di attività/servizi ECS offrono flessibilità e controllo granulare. Le funzioni AWS Lambda sono limitate a 15 minuti di esecuzione, il che non è adatto per l'applicazione di report di fatturazione che può richiedere diverse ore. AWS Elastic Beanstalk, sebbene semplifichi il deployment, potrebbe comportare costi più elevati a causa del provisioning di risorse dedicate per ogni applicazione, anche se usate raramente. L'acquisto di Reserved Instances per il GroupMaxSize di un cluster EC2 dedicato non è ottimale per applicazioni usate raramente, poiché le istanze potrebbero rimanere inattive per lunghi periodi, sprecando risorse e costi.