Een bedrijf draait containerapplicaties op Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS). De workload varieert gedurende de dag. Het bedrijf wil dat Amazon EKS meeschaalt met de workload. Welke combinatie van stappen voldoet aan deze vereisten met de MINSTE operationele overhead? (Kies twee.)

Om de EKS-workload met minimale operationele overhead te laten meeschalen, zijn de Kubernetes Metrics Server en de Kubernetes Cluster Autoscaler de meest geschikte tools. De Metrics Server verzamelt resourcegebruik (CPU, geheugen) van pods en nodes, wat essentieel is voor de Horizontal Pod Autoscaler (HPA) om het aantal pods dynamisch aan te passen op basis van gedefinieerde metrics. Dit zorgt ervoor dat applicaties snel reageren op veranderende vraag. De Cluster Autoscaler monitort vervolgens de resourcebehoefte van het cluster en voegt automatisch nodes toe of verwijdert deze, afhankelijk van de pod-planningvereisten. Dit optimaliseert de infrastructuurkosten en zorgt voor voldoende capaciteit. Het gebruik van een Lambda-functie voor resizing zou meer operationele overhead met zich meebrengen door handmatige configuratie en onderhoud. Amazon API Gateway en AWS App Mesh zijn niet direct gerelateerd aan het automatisch schalen van EKS-pods of -nodes.