예약 노드를 사용하는 Amazon Redshift 클러스터에서 팀이 심층 감사를 실행하는 동안 복잡한 읽기 쿼리로 인해 간헐적으로 CPU 사용량이 급증하고 있습니다. 클러스터는 항상 읽기 및 쓰기 쿼리를 처리해야 합니다. 가장 비용 효율적인 방법으로 필요한 버스트 용량을 제공하는 옵션은 무엇입니까?

정답은 Amazon Redshift 클러스터에 Concurrency Scaling을 활성화하는 것입니다. Concurrency Scaling은 복잡한 읽기 쿼리로 인한 간헐적인 CPU 사용량 급증 시 자동으로 추가 클러스터 용량을 제공하여 버스트 워크로드를 처리합니다. 이는 비용 효율적이며, 예약 노드 사용 시 1년에 3,600초의 무료 Concurrency Scaling 크레딧이 제공됩니다. 오답 설명: Amazon EMR 클러스터를 프로비저닝하고 복잡한 데이터 처리 작업을 EMR로 오프로드하는 것은 추가적인 관리 오버헤드와 비용을 발생시키며, Redshift의 읽기 쿼리 성능 문제를 직접적으로 해결하지 못합니다. classic resize는 클러스터의 데이터 재분배가 필요하여 서비스 중단이 발생하고, elastic resize는 서비스 중단 없이 노드 수를 변경할 수 있지만, 둘 다 간헐적인 버스트 용량에 대한 동적이고 즉각적인 해결책이 아닙니다. 또한, Lambda 함수를 통해 이를 자동화하는 것은 복잡하며 Concurrency Scaling만큼 유연하지 않습니다.