Компания управляет платформой по продаже билетов на мероприятия на AWS и хочет снизить затраты. Платформа использует Amazon EKS на Amazon EC2 для большинства рабочих нагрузок и инстанс базы данных Amazon RDS for MySQL. Новые функции будут работать на Amazon EKS с AWS Fargate. Рабочая нагрузка имеет нечастые, зависящие от даты пики спроса. Какой подход является НАИБОЛЕЕ экономически эффективным для этой среды?

Этот вариант является наиболее экономически эффективным, поскольку он сочетает несколько стратегий оптимизации затрат. Compute Savings Plans обеспечивают значительную экономию на базовой нагрузке EKS, включая Fargate, что является ключевым для новых функций. On-Demand Capacity Reservations гарантируют доступность ресурсов для предсказуемых пиков спроса, связанных с датами событий, избегая при этом более дорогих On-Demand цен в остальное время. No Upfront Reserved Instances для RDS снижают базовые затраты без первоначальных вложений, а масштабирование реплик для чтения эффективно справляется с пиковыми нагрузками на базу данных, не затрагивая основной инстанс. Другие варианты менее оптимальны: Использование Standard Reserved Instances для EC2 и Spot Instances для пиков не охватывает Fargate и не гарантирует доступность во время пиков, а All Upfront RI для БД на пиковую нагрузку избыточно. EC2 Instance Savings Plans не охватывают Fargate. Spot Instances не подходят для критических, предсказуемых пиков, требующих гарантированной мощности. Масштабирование инстанса БД вручную менее эффективно, чем использование реплик для чтения. Этот вариант аналогичен предыдущему, но Compute Savings Plans охватывают Fargate. Однако Spot Instances все еще не идеальны для предсказуемых пиков, а ручное масштабирование БД менее эффективно.