ALB の背後にあるオンデマンド EC2 インスタンスの Auto Scaling グループでアプリケーションが実行されています。ワークロードには、中断を許容できず、迅速にスケールする必要がある重要な分析と、中断を許容でき、メモリを大量に消費する重要でない分析が含まれています。重要でないワークロードも処理しながら、重要なワークロードのスケールアウトレイテンシーを削減する必要があります。これらの要件を満たす手順の組み合わせはどれですか? (2つ選択してください。)

重要なワークロードは中断を許容できず、迅速なスケールアウトが必要なため、ウォームプールとオンデマンドインスタンスが最適です。ウォームプールは、インスタンスがすぐに利用できる状態を保ち、スケールアウトの遅延を大幅に削減します。オンデマンドインスタンスは、中断がないことを保証します。詳細モニタリングは、Auto Scaling の意思決定を改善するために重要です。 重要でないワークロードは中断を許容でき、メモリを大量に消費するため、スポットインスタンスとカスタムメモリメトリクスを使用する別のAuto Scalingグループが適切です。スポットインスタンスはコストを削減し、中断されても許容されます。統合CloudWatchエージェントでカスタムメモリ使用率メトリクスを設定することで、メモリ使用量に基づいて正確にスケールできます。アプリケーションを修正して2つのターゲットグループを使用することで、ワークロードを分離し、それぞれの要件に合わせたスケーリング戦略を適用できます。