애플리케이션이 ALB 뒤에 있는 온디맨드 EC2 인스턴스의 Auto Scaling 그룹에서 실행됩니다. 워크로드에는 중단을 허용할 수 없고 빠르게 확장되어야 하는 중요한 분석과 중단을 허용할 수 있고 메모리 집약적인 중요하지 않은 분석이 포함됩니다. 중요 워크로드의 스케일 아웃 지연 시간을 줄이면서 중요하지 않은 워크로드도 처리해야 합니다. 다음 단계 중 어떤 조합이 이러한 요구 사항을 충족합니까? (두 가지 선택)

첫 번째 정답은 중요한 워크로드에 대한 확장 지연 시간을 줄이는 데 중점을 둡니다. 웜 풀은 인스턴스가 미리 시작되어 중지된 상태로 유지되므로 필요할 때 빠르게 재개하여 확장 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 상세 모니터링은 인스턴스 성능에 대한 더 빠른 통찰력을 제공합니다. 중요한 워크로드에는 중단이 허용되지 않으므로 On-Demand Instances가 적합합니다. Spot Instances는 비용 효율적이지만 중단될 수 있어 중요한 워크로드에는 부적합합니다. 두 번째 정답은 중요하지 않은 워크로드에 대한 비용 효율적인 처리를 다룹니다. 별도의 Auto Scaling 그룹을 사용하면 워크로드를 분리하고 각 워크로드에 적합한 인스턴스 유형을 사용할 수 있습니다. 메모리 집약적인 워크로드의 경우 Unified CloudWatch Agent를 통해 사용자 지정 메모리 사용률 지표를 구성하여 정확한 스케일링을 보장합니다. Spot Instances는 중단이 허용되는 중요하지 않은 워크로드에 대한 비용을 절감합니다. ALB에 두 번째 Auto Scaling 그룹을 추가하고 애플리케이션을 수정하면 트래픽을 적절한 워크로드 유형으로 라우팅할 수 있습니다. 미리 정의된 메모리 사용률 지표는 사용자 지정 지표만큼 정확하지 않을 수 있습니다.