Cloud Composer 2 の Airflow タスクが、ワーカーの合計メモリ使用量が高く、ワーカー Pod が強制排除されるために失敗しています。これを解決するにはどうすればよいですか？（2つ選択してください。）

ワーカーの合計メモリ使用量が高く、Podが強制排除される場合、ワーカーに割り当てられたリソースが不足しているか、タスクの実行方法に問題があります。ワーカーの最大数を増やし、同時に実行されるタスク（同時実行数）を減らすことで、個々のワーカーにかかる負荷を分散し、メモリ不足による強制排除を防ぐことができます。 DAGファイルの解析間隔を長くしても、ワーカーのメモリ使用量には直接影響しません。Cloud Composer 2環境のサイズをmediumからlargeに増やすことは、環境全体のリソースを増やすため有効な場合もありますが、ワーカーの同時実行数を調整する方が直接的な解決策となることが多いです。Airflowワーカーに利用可能なメモリを増やすことは有効な解決策ですが、選択肢に「ワーカーの最大数を増やし、ワーカーの同時実行数を減らす」とあるため、こちらの方がより包括的な解決策となります。Airflow triggererはタスクのスケジュールと実行を管理しますが、ワーカーのメモリ使用量とは直接関係ありません。