Auto Scaling 그룹의 EC2 인스턴스에서 실행되는 애플리케이션이 Amazon SQS 큐에서 대량의 메시지를 처리합니다. 메시지 배치를 처리하는 데 몇 시간이 걸렸고, Auto Scaling 그룹의 평균 CPU 사용률은 대상 추적 조정 정책의 임계값을 초과하지 않았습니다. 애플리케이션 로그는 Amazon CloudWatch Logs로 전송됩니다. 운영 오버헤드를 최소화하면서 큐를 더 빠르게 처리해야 합니다. 다음 중 어떤 옵션이 이 요구 사항을 충족합니까?

이 솔루션은 CloudWatch 지표 수학을 사용하여 SQS 큐의 가시적 메시지 수(ApproximateNumberOfMessagesVisible)를 Auto Scaling 그룹의 서비스 중 인스턴스 수(GroupInServiceInstances)로 나누어 인스턴스당 메시지 수를 계산합니다. 이 계산된 지표를 기반으로 대상 추적 조정 정책을 생성하면 SQS 큐의 백로그에 따라 Auto Scaling 그룹이 자동으로 확장 또는 축소되어 메시지 처리 속도를 최적화할 수 있습니다. 이는 Lambda 함수를 사용하지 않고도 CloudWatch에서 직접 구현할 수 있어 운영 오버헤드를 최소화합니다. 다른 옵션들은 불필요한 Lambda 함수를 사용하거나, 로그 이벤트를 계산하는 등 더 복잡하고 효율성이 떨어지는 방법을 제안합니다.