Сайт электронной коммерции использует CloudFront, уровень веб-серверов Apache на инстансах EC2 в группе Auto Scaling и кластер Amazon Aurora MySQL DB. Во время акции пользователи сталкивались с ошибками и тайм-аутами при добавлении товаров в корзины. Некоторые веб-серверы были завершены до того, как их логи могли быть собраны, а метрик Aurora было недостаточно для анализа производительности запросов. Какая комбинация действий улучшит видимость производительности приложения во время пиковой нагрузки? (Выберите три.)

Настройка кластера Aurora MySQL DB для публикации логов медленных запросов и ошибок в Amazon CloudWatch Logs позволяет анализировать проблемы с производительностью базы данных, выявляя долго выполняющиеся запросы. Инструментирование приложения EC2 с помощью AWS X-Ray SDK для трассировки HTTP-запросов и SQL-запросов обеспечивает сквозную видимость потока запросов, помогая определить узкие места в приложении и базе данных. Установка и настройка агента Amazon CloudWatch Logs на инстансах EC2 для отправки логов Apache в CloudWatch Logs гарантирует сбор логов веб-сервера, даже если инстансы завершаются, что критично для анализа ошибок и тайм-аутов. Потоковая передача логов Aurora в Kinesis не является стандартным решением для анализа производительности запросов и усложняет процесс. Включение CloudTrail отслеживает действия API, а не производительность приложения или базы данных. Бенчмаркинг производительности Aurora не улучшит видимость во время пиковой нагрузки, а публикация потока в X-Ray не является стандартной функцией.