Контейнерное приложение работает на инстансах EC2 с публичными IP-адресами. Apache Kafka развернут на этих инстансах EC2, а PostgreSQL был перенесен в Amazon RDS for PostgreSQL. Компания ожидает всплеск заказов в связи с выпуском нового продукта. Какие архитектурные изменения позволят снизить операционные издержки и поддержать возросшую нагрузку?

Правильный ответ предлагает наиболее эффективные архитектурные изменения для снижения операционных издержек и масштабирования. Использование Amazon EKS с AWS Fargate устраняет необходимость управления базовыми инстансами EC2, снижая операционные расходы. Добавление реплик для чтения RDS масштабирует базу данных для обработки возросшей нагрузки чтения. Замена самоуправляемого Kafka на Amazon MSK перекладывает управление кластером на AWS, уменьшая операционные издержки и обеспечивая масштабируемость. Размещение статического контента в Amazon S3 с CloudFront снижает нагрузку на приложение и улучшает производительность для конечных пользователей. Остальные варианты менее оптимальны: Первый вариант не предлагает достаточного масштабирования для базы данных (только реплики для чтения, без Multi-AZ или автомасштабирования хранилища) и не полностью решает проблему управления Kafka (Kinesis Data Streams может быть более сложным для миграции, чем MSK). Второй вариант включает Multi-AZ для RDS, но не использует EKS/Fargate для контейнеров, что упускает значительную возможность снижения операционных расходов. Третий вариант предлагает миграцию на Kubernetes на EC2, что все еще требует управления инстансами EC2, в отличие от Fargate.