Firma tworzy aplikację opartą na mikroserwisach, którą ma wdrożyć w Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS). Mikroserwisy będą się wzajemnie wywoływać. Firma chce, aby aplikacja była obserwowalna, dzięki czemu będzie mogła identyfikować przyszłe problemy z wydajnością. Które rozwiązanie spełnia te wymagania?

Poprawna odpowiedź to skonfigurowanie Amazon CloudWatch Container Insights do zbierania metryk z klastrów EKS i AWS X-Ray do śledzenia żądań między mikroserwisami. CloudWatch Container Insights automatycznie zbiera, agreguje i podsumowuje metryki i logi z konteneryzowanych aplikacji i mikroserwisów działających na EKS, zapewniając widoczność wydajności klastra. AWS X-Ray umożliwia śledzenie żądań end-to-end w rozproszonych aplikacjach, co jest kluczowe dla identyfikacji problemów z wydajnością w architekturze mikroserwisowej. Pozostałe opcje są nieprawidłowe: Amazon ElastiCache służy do buforowania danych, co może poprawić wydajność, ale nie zapewnia obserwacji ani śledzenia żądań między mikroserwisami. AWS CloudTrail rejestruje wywołania API AWS, a nie interakcje między mikroserwisami w aplikacji. Amazon QuickSight to narzędzie do wizualizacji danych, ale wymaga danych wejściowych, których CloudTrail nie dostarcza w kontekście obserwacji mikroserwisów. AWS Trusted Advisor to usługa doradcza, która pomaga optymalizować zasoby AWS pod kątem oszczędności, wydajności, bezpieczeństwa i odporności na błędy, ale nie monitoruje wydajności aplikacji w czasie rzeczywistym ani nie śledzi żądań między mikroserwisami.