Приложение работает в группе Auto Scaling, состоящей из инстансов EC2 по требованию (On-Demand EC2 instances), за балансировщиком нагрузки ALB. Рабочая нагрузка включает критический анализ, который не допускает прерываний и должен быстро масштабироваться, и некритический анализ, который может допускать прерывания и интенсивно использует память. Вам необходимо уменьшить задержку масштабирования (scale-out latency) для критической рабочей нагрузки, одновременно обрабатывая некритическую рабочую нагрузку. Какая комбинация шагов соответствует этим требованиям? (Выберите два.)

Первый правильный вариант: Для критической рабочей нагрузки использование warm pool остановленных инстансов значительно сокращает задержку масштабирования, так как инстансы уже запущены и готовы к работе, минуя время запуска ОС и инициализации. On-Demand инстансы гарантируют отсутствие прерываний, что критически важно для этой рабочей нагрузки. Подробный мониторинг позволяет лучше отслеживать состояние инстансов. Использование Spot Instances для критической рабочей нагрузки недопустимо, так как они могут быть прерваны. Второй правильный вариант: Для некритической рабочей нагрузки создание отдельной группы Auto Scaling с использованием Spot Instances является экономически эффективным решением, так как эта нагрузка допускает прерывания. Установка унифицированного агента CloudWatch и настройка пользовательской метрики использования памяти позволяет точно масштабироваться на основе фактического потребления памяти, что важно для ресурсоемких задач. Добавление новой группы в качестве цели ALB и изменение приложения для маршрутизации трафика позволяет разделить критическую и некритическую нагрузку. Использование предопределенной метрики использования памяти не всегда возможно, так как AWS EC2 не предоставляет такую метрику по умолчанию без агента CloudWatch.