Firma przetwarzająca transakcje uruchamia cotygodniowe skryptowe zadania wsadowe na instancjach Amazon EC2 w grupie Auto Scaling. Liczba transakcji jest zmienna, ale bazowe wykorzystanie procesora podczas każdego uruchomienia wynosi co najmniej 60%. Firma musi zapewnić zasoby 30 minut przed rozpoczęciem zadań. Inżynierowie obecnie modyfikują grupę Auto Scaling ręcznie, a firmie brakuje zasobów do analizy trendów pojemności. Które rozwiązanie zautomatyzuje modyfikację pożądanej pojemności grupy Auto Scaling przy NAJMNIEJSZYM nakładzie operacyjnym?

Poprawna jest polityka skalowania predykcyjnego, ponieważ automatyzuje ona dostosowanie pojemności grupy Auto Scaling w oparciu o przewidywane obciążenie, uwzględniając historyczne dane i zmienność transakcji. Umożliwia ona proaktywne skalowanie, uruchamiając instancje 30 minut przed szczytem obciążenia, co jest kluczowe dla wymagań firmy. Wymaga to najmniejszego nakładu operacyjnego, ponieważ AWS zarządza analizą trendów. Dynamiczna polityka skalowania reaguje na bieżące obciążenie, a nie przewiduje je, co mogłoby skutkować opóźnieniami w dostarczaniu zasobów. Zaplanowana polityka skalowania wymagałaby ręcznego określenia pojemności i nie uwzględniałaby zmienności transakcji. Rozwiązanie z EventBridge i Lambda jest bardziej złożone i wymagałoby większego nakładu operacyjnego na utrzymanie i rozwój niestandardowej logiki.