Firma planuje uruchomić zadania Apache Spark na udostępnionym klastrze Amazon EMR do analizy dużych zbiorów danych i wymaga wysokiej niezawodności. Zespół big data chce zoptymalizowanych kosztowo, długotrwałych obciążeń przy zachowaniu obecnej wydajności. Która kombinacja wyborów jest NAJBARDZIEJ opłacalna? (Wybierz dwie.)

Użycie Amazon S3 jako trwałego magazynu danych jest opłacalne, ponieważ S3 oferuje wysoką niezawodność, skalowalność i niższe koszty przechowywania w porównaniu do HDFS, który wymaga utrzymywania zasobów obliczeniowych. S3 jest również oddzielony od klastra EMR, co pozwala na łatwe skalowanie i odtwarzanie danych niezależnie od cyklu życia klastra. Użycie instancji Graviton dla węzłów core i task jest opłacalne, ponieważ instancje te, oparte na procesorach AWS zaprojektowanych przez AWS, oferują lepszy stosunek ceny do wydajności dla wielu obciążeń Spark w porównaniu do instancji x86. Spot Instances dla wszystkich węzłów primary nie są zalecane ze względu na ryzyko przerwania, co mogłoby negatywnie wpłynąć na niezawodność i długotrwałość obciążeń.