한 회사에서 다중 가용 영역에 걸쳐 VPC에서 3계층 웹 애플리케이션을 실행하고 있습니다. Auto Scaling 그룹의 Amazon EC2 인스턴스가 애플리케이션 계층을 호스팅합니다. 이 회사에는 각 리소스의 일별 및 주별 과거 워크로드 추세를 분석하고 예측된 사용량 변경 및 실시간 사용량 변경에 따라 리소스를 적절하게 확장하는 자동화된 스케일링 계획이 필요합니다. 솔루션스 아키텍트는 어떤 스케일링 전략을 권장해야 할까요?

정답은 예측 스케일링을 활성화하여 미래 수요를 예측하고 대상 추적을 사용하여 동적 스케일링을 구성하는 것입니다. 이 전략은 과거 워크로드 추세 분석과 예측된 사용량 변경에 따른 확장을 요구하는 문제의 모든 요구 사항을 충족합니다. 예측 스케일링은 기계 학습을 사용하여 미래 수요를 예측하고, 대상 추적은 실시간 사용량 변경에 따라 리소스를 조정합니다. 오답 설명: EC2 인스턴스의 평균 CPU 사용률을 기반으로 스텝 스케일링을 사용하여 동적 스케일링을 구현하는 것은 실시간 사용량 변경에 대응하지만, 과거 추세 분석 및 예측된 사용량 변경에 따른 확장을 다루지 못합니다. 웹 애플리케이션의 트래픽 패턴을 기반으로 자동화된 예약 스케일링 작업을 생성하는 것은 예측된 주기적 변경에는 유용하지만, 예측되지 않은 실시간 사용량 변경에는 적합하지 않습니다. 단순 스케일링 정책을 설정하고 EC2 인스턴스 시작 시간을 기반으로 쿨다운 기간을 늘리는 것은 가장 기본적인 스케일링 방법으로, 문제에서 요구하는 복잡한 예측 및 실시간 조정 기능을 제공하지 않습니다.