Bir oyun lansmanı sırasında, bir şirket Network Load Balancer arkasında 12 adet r6g.16xlarge (bellek için optimize edilmiş) Amazon EC2 örneği çalıştırdı. İzleme, gerçek kullanımın beklenen CPU ve belleğin yaklaşık dörtte biri olduğunu gösterdi. Talep şimdi düştü ve daha değişken hale geldi. Şirket, sabit filoyu maliyeti en aza indirmek için CPU ve belleğe göre ölçeklenen bir Auto Scaling grubuyla değiştirecek. Gereksinimleri karşılarken en uygun maliyetli Auto Scaling yapılandırması hangisidir?

Doğru cevap, r6g.4xlarge (bellek için optimize edilmiş) örneklerle bir Auto Scaling grubu kullanmaktır. Başlangıçta kullanılan r6g.16xlarge örneklerinin CPU ve bellek kullanımının dörtte biri olduğu belirtilmiştir. Bu, daha küçük örneklerin yeterli olacağını gösterir. r6g.4xlarge, r6g.16xlarge'ın dörtte biri boyutundadır ve bellek için optimize edilmiş olmaya devam eder, bu da oyun lansmanı gibi bellek yoğun iş yükleri için uygundur. Minimum kapasiteyi 3, istenen kapasiteyi 3 ve maksimum kapasiteyi 12 olarak ayarlamak, başlangıçtaki 12 örneğe kıyasla maliyetleri düşürürken, talep arttığında ölçeklenebilirlik sağlar. Diğer seçenekler neden yanlış: c6g.4xlarge (işlem için optimize edilmiş) örnekler, bellek yoğun bir iş yükü için uygun değildir. m6g.4xlarge (genel amaçlı) örnekler, bellek için optimize edilmiş r6g örnekleri kadar verimli olmayabilir. r6g.8xlarge (bellek için optimize edilmiş) örnekler, r6g.4xlarge'dan daha büyüktür ve başlangıçtaki kullanımın dörtte biri olduğu göz önüne alındığında gereksiz yere pahalı olabilir. Ayrıca, minimum 2 ve maksimum 6 örnek, başlangıçtaki 12 örneğin yerini alacak kadar kapasite sağlamayabilir.