Во время запуска игры компания использовала 12 инстансов Amazon EC2 r6g.16xlarge (оптимизированных по памяти) за Network Load Balancer. Мониторинг показал, что фактическое использование составляло около четверти от ожидаемого использования ЦП и памяти. Спрос теперь снизился и стал более изменчивым. Компания заменит фиксированный парк инстансов на группу Auto Scaling, которая масштабируется на основе ЦП и памяти для минимизации затрат. Какая конфигурация Auto Scaling является наиболее экономически эффективной при соблюдении требований?

Правильный ответ — использование группы Auto Scaling с инстансами r6g.4xlarge. Исходные инстансы r6g.16xlarge были оптимизированы по памяти, и поскольку фактическое использование было в четыре раза ниже ожидаемого, уменьшение размера инстанса в четыре раза (16xlarge до 4xlarge) при сохранении того же семейства (r6g) является наиболее логичным шагом для оптимизации затрат. Установка минимальной емкости на 3, желаемой на 3 и максимальной на 12 позволяет Auto Scaling группе динамически масштабироваться в соответствии с изменчивым спросом, поддерживая при этом базовый уровень доступности. Инстансы c6g.4xlarge (оптимизированные для вычислений) или m6g.4xlarge (общего назначения) не подходят, так как исходная рабочая нагрузка требовала оптимизации по памяти. Инстансы r6g.8xlarge, хотя и оптимизированы по памяти, не обеспечивают максимальную экономию, так как они в два раза больше, чем необходимо, исходя из анализа использования.