Bir şirket, 1.000 VMware sanal makinesini AWS'ye geçirmeyi planlıyor. Planlamanın bir parçası olarak, şirket şirket içi ana bilgisayarlardan sunucu düzeyinde metrikler (CPU ayrıntıları, RAM kullanımı, işletim sistemi bilgileri, çalışan süreçler) toplamak, ardından bu verileri sorgulamak ve analiz etmek istiyor. Hangi çözüm bu gereksinimleri karşılar?

Doğru cevap, AWS Application Discovery Agent'ı her şirket içi sunucuya kurmayı, AWS Migration Hub'da Veri Keşfini etkinleştirmeyi ve toplanan verileri Amazon S3'te depolayıp Amazon Athena ile sorgulamayı içerir. Bu yaklaşım, CPU, RAM, işletim sistemi ve çalışan süreçler gibi sunucu düzeyindeki metrikleri otomatik olarak toplar ve Migration Hub'da merkezi bir görünüm sağlar. Athena, S3'teki verileri doğrudan sorgulamak için sunucusuz ve etkileşimli bir yol sunar. Diğer seçenekler neden yanlış: AWS Agentless Discovery Connector, sunucu düzeyinde detaylı metrikler yerine daha çok envanter ve bağımlılık verileri toplar. ETL ve S3 Select bu tür veriler için uygun olsa da, başlangıçtaki veri toplama kapsamı yetersizdir. Yalnızca VM performans metriklerini dışa aktarmak ve Migration Hub'a manuel olarak aktarmak, 1.000 VM için ölçeklenebilir değildir ve manuel güncellemeler hataya açıktır. QuickSight görselleştirme için iyidir ancak ham verileri sorgulama ve analiz etme ihtiyacını tam olarak karşılamaz. Komut dosyalarıyla veri toplamak ve put-resource-attributes kullanmak, bu ölçekte manuel ve zahmetli bir süreçtir. Migration Hub konsolu, karmaşık sorgular için Athena kadar güçlü değildir.