한 회사에서 범용 Amazon EC2 인스턴스를 사용하여 프로비저닝된 Amazon EMR 클러스터를 실행합니다. EMR 관리형 스케일링은 매일 실행되는 Apache Spark ETL 작업에 대해 태스크 노드 수를 1개에서 5개로 변경하도록 구성되어 있습니다. 각 실행은 클러스터를 5개의 태스크 노드로 빠르게 확장하며, CPU 사용률은 종종 한계에 도달하지만 메모리는 30% 미만으로 유지됩니다. 이 회사는 매일 실행되는 ETL 작업 비용을 절감하기 위해 EMR 구성을 변경하려고 합니다. 다음 중 이 요구 사항을 가장 비용 효율적으로 충족하는 옵션은 무엇입니까?

현재 EMR 클러스터는 CPU 사용률이 높지만 메모리 사용률은 낮습니다. 이는 작업이 CPU 집약적이며 현재 인스턴스 유형이 CPU 요구 사항을 충족하지 못하고 있음을 나타냅니다. 컴퓨팅 최적화 EC2 인스턴스(예: C 시리즈)는 범용 인스턴스(예: M 시리즈)보다 더 높은 CPU 대 메모리 비율을 제공하므로 동일한 비용으로 더 많은 컴퓨팅 성능을 얻을 수 있습니다. 다른 옵션들은 비용 효율적이지 않습니다. 최대 태스크 노드 수를 늘리는 것은 더 많은 인스턴스를 사용하므로 비용이 증가합니다. 메모리 최적화 인스턴스로 변경하는 것은 메모리 사용률이 이미 낮기 때문에 불필요하며, 컴퓨팅 성능이 부족한 문제를 해결하지 못합니다. 스케일링 쿨다운 기간을 줄이는 것은 스케일링 동작에 영향을 미치지만, 인스턴스당 성능을 개선하여 비용을 절감하는 근본적인 문제를 해결하지 못합니다.