한 회사가 애플리케이션을 EC2 기반의 Amazon EKS 클러스터로 마이그레이션하고 CPU 기반 오토스케일링을 활성화했습니다. 높은 부하 상태에서 애플리케이션은 메모리 오류를 보이고 충분히 스케일 아웃되지 않습니다. 회사는 시간 경과에 따른 메모리 지표를 수집하고 분석해야 합니다. 이를 달성하기 위한 단계 조합은 무엇입니까? (세 가지를 선택하세요.)

애플리케이션이 메모리 오류를 겪고 있으므로 메모리 지표를 수집하고 분석해야 합니다. 첫째, CloudWatch 에이전트가 EC2 인스턴스에서 지표를 수집할 수 있도록 CloudWatchAgentServerPolicy 관리형 IAM 정책을 클러스터의 IAM 인스턴스 프로파일에 연결해야 합니다. 둘째, 통합 CloudWatch 에이전트를 기존 EC2 인스턴스에 배포하고 새 노드의 AMI에 포함하여 성능 지표를 수집합니다. 이는 모든 노드에서 일관된 지표 수집을 보장합니다. 셋째, Service 디멘션을 사용하여 ContainerInsights 네임스페이스의 podmemoryutilization CloudWatch 지표를 분석하여 개별 서비스의 메모리 사용량을 파악합니다. CloudWatchAgentServerPolicy를 서비스 계정 역할에 연결하는 것은 CloudWatch 에이전트가 인스턴스 수준에서 실행되므로 올바르지 않습니다. ADOT 컬렉터는 성능 로그가 아닌 분산 추적 및 지표를 수집하는 데 더 적합합니다. nodememoryutilization을 분석하는 것은 노드 전체의 메모리 사용량을 보여주지만, 개별 애플리케이션의 메모리 문제를 진단하려면 podmemoryutilization이 더 적합합니다.