Un team DevOps supporta un'applicazione in esecuzione su molte istanze EC2 in un gruppo Auto Scaling, distribuita tramite CloudFormation. Recentemente, un'istanza ha restituito errori per una grande parte delle richieste pur rimanendo in stato di salute per i controlli di integrità di EC2 e ELB. I log dell'applicazione vengono raccolti in CloudWatch utilizzando il formato delle metriche incorporate. Il team necessita di un avviso se una singola istanza EC2 è responsabile di più della metà di tutti gli errori, con un sovraccarico operativo minimo. Quale combinazione di passaggi consente di raggiungere questo obiettivo? (Scegliere due.)

La creazione di una regola CloudWatch Contributor Insights che raggruppa i log per ID istanza e occorrenze di errore è il modo più efficiente per identificare le istanze che contribuiscono maggiormente agli errori. Contributor Insights è progettato per questo tipo di analisi, fornendo una visione immediata dei principali contributori. Successivamente, un allarme CloudWatch che utilizza la funzione INSIGHTRULEMETRIC può monitorare l'output di questa regola. Questo allarme può essere configurato per attivarsi quando una singola istanza supera una soglia predefinita (ad esempio, più della metà di tutti gli errori), notificando il team tramite SNS. Le altre opzioni sono meno efficienti o non raggiungono l'obiettivo: L'utilizzo di AWS Resource Groups e Application Insights è più adatto per il monitoraggio generale delle applicazioni, non per l'identificazione specifica di un'istanza problematica in questo scenario. La creazione di un filtro metrico e un allarme METRICCOUNT conterebbe solo il numero totale di errori, senza attribuirli a istanze specifiche. Un filtro di sottoscrizione CloudWatch Logs con una funzione Lambda aumenterebbe il sovraccarico operativo e la complessità, richiedendo la gestione di codice e l'elaborazione di ogni singolo errore, mentre Contributor Insights automatizza l'aggregazione.