Un cluster EKS con gruppi di nodi EC2 utilizza il Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler e l'EKS cluster Autoscaler. Il team DevOps deve raccogliere metriche di cluster, nodi e pod e acquisire i log in CloudWatch per stabilire soglie di riferimento. Hanno bisogno di notifiche e-mail tramite SNS se le soglie vengono superate o se l'Autoscaler fallisce. Quale combinazione di passaggi dovrebbero intraprendere? (Scegliere tre.)
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Risposta corretta: Distribuire l'agente CloudWatch e Fluent Bit nel cluster e assicurarsi che il cluster abbia le autorizzazioni per inviare metriche e log a CloudWatch., Creare allarmi CloudWatch per le metriche di CPU, memoria e fallimento dei nodi del cluster e configurare gli allarmi per inviare notifiche e-mail SNS al team DevOps quando le soglie vengono superate., Creare un allarme CloudWatch che monitora un filtro di metriche sui log di deployment dell'Autoscaler per gli errori e configurarlo per inviare notifiche e-mail SNS quando le soglie vengono superate..
Perché questa è la risposta
Per raccogliere metriche e log da un cluster EKS, l'agente CloudWatch e Fluent Bit sono le soluzioni standard. L'agente CloudWatch raccoglie metriche a livello di sistema operativo e Fluent Bit è un processore e forwarder di log leggero, ideale per ambienti containerizzati. Le autorizzazioni IAM sono essenziali per consentire al cluster di inviare dati a CloudWatch. Gli allarmi CloudWatch sono il meccanismo corretto per monitorare le metriche di CPU, memoria e stato dei nodi, inviando notifiche SNS quando le soglie vengono superate. Infine, per rilevare i fallimenti dell'Autoscaler, è necessario monitorare i suoi log. Un filtro di metriche sui log di CloudWatch può identificare i messaggi di errore specifici dell'Autoscaler, attivando un allarme SNS. L'AWS Distro for OpenTelemetry è un'alternativa per la raccolta di telemetria, ma l'agente CloudWatch e Fluent Bit sono più diretti per questo caso d'uso. Gli allarmi compositi sono utili per correlare più allarmi, ma non sono la soluzione più diretta per monitorare metriche individuali o errori specifici nei log. Monitorare i "log di deployment" dell'Autoscaler è troppo generico; è più efficace creare un filtro di metriche sui log per gli errori specifici.
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