Un sito di e-commerce utilizza CloudFront, un livello di server web Apache su istanze EC2 in un gruppo Auto Scaling e un cluster DB Amazon Aurora MySQL. Durante una promozione, gli utenti hanno riscontrato errori e timeout durante l'aggiunta di articoli ai carrelli. Alcuni server web sono stati terminati prima che i loro log potessero essere raccolti e le metriche di Aurora erano insufficienti per analizzare le prestazioni delle query. Quale combinazione di azioni migliora la visibilità sulle prestazioni dell'applicazione durante i picchi di traffico? (Scegliere tre.)

Configurare il cluster DB Aurora MySQL per pubblicare i log delle query lente e degli errori su Amazon CloudWatch Logs è corretto perché fornisce visibilità diretta sulle prestazioni del database, identificando query inefficienti o problemi. Strumentare l'applicazione EC2 con l'AWS X-Ray SDK per tracciare le richieste HTTP in ingresso e abilitare la traccia delle query SQL utilizzando l'X-Ray SDK for Java è corretto perché X-Ray offre una visione end-to-end delle richieste, inclusi i tempi di esecuzione e le chiamate ai servizi downstream come il database, essenziale per diagnosticare i colli di bottiglia. Installare e configurare l'agente Amazon CloudWatch Logs sulle istanze EC2 per inviare i log Apache a CloudWatch Logs è corretto perché assicura che i log dei server web vengano raccolti e persistano anche se le istanze vengono terminate, permettendo l'analisi degli errori dell'applicazione. Le opzioni rimanenti non sono le migliori soluzioni: l'invio dei log Aurora a Kinesis è possibile ma CloudWatch Logs è più diretto per l'analisi; CloudTrail registra le chiamate API AWS, non l'attività dell'applicazione; il benchmarking delle prestazioni di Aurora non si integra direttamente con X-Ray per il tracciamento delle query.