한 트랜잭션 처리 회사가 Auto Scaling 그룹의 Amazon EC2 인스턴스에서 주간 스크립트 배치 작업을 실행합니다. 트랜잭션 수는 다양하지만, 각 실행 중 기준 CPU 사용률은 최소 60%입니다. 회사는 작업 시작 30분 전에 용량을 프로비저닝해야 합니다. 엔지니어는 현재 Auto Scaling 그룹을 수동으로 수정하고 있으며, 회사는 용량 추세를 분석할 리소스가 부족합니다. 운영 오버헤드가 가장 적으면서 Auto Scaling 그룹의 원하는 용량을 자동으로 수정하는 솔루션은 무엇입니까?

예측 스케일링 정책은 과거 데이터를 기반으로 미래 트래픽을 예측하고, 필요한 용량을 사전에 프로비저닝하여 부하가 증가하기 전에 인스턴스를 시작할 수 있습니다. 이는 작업 시작 30분 전에 용량을 프로비저닝해야 하는 요구 사항을 충족하며, 운영 오버헤드를 최소화합니다. 동적 스케일링 정책은 CPU 사용률에 반응하여 스케일링하므로, 부하가 발생한 후에 인스턴스가 시작되어 초기 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 예약된 스케일링 정책은 고정된 시간에 용량을 조정하지만, 트랜잭션 수의 변동성을 고려하지 못합니다. EventBridge와 Lambda를 사용하는 것은 사용자 지정 솔루션으로, 예측 스케일링보다 더 많은 관리 오버헤드가 발생합니다.