Bir şirket, genel amaçlı Amazon EC2 örneklerini kullanarak sağlanan bir Amazon EMR kümesi çalıştırmaktadır. EMR tarafından yönetilen ölçeklendirme, günlük, uzun süreli bir Apache Spark ETL işi için görev düğümü sayısını birden beşe kadar değiştirecek şekilde yapılandırılmıştır. Her çalıştırma, kümeyi hızla beş görev düğümüne ölçeklendirir; CPU kullanımı genellikle sınırına ulaşırken bellek %30'un altında kalır. Şirket, günlük ETL işini çalıştırmanın maliyetini düşürmek için EMR yapılandırmasını değiştirmek istiyor. Bu gereksinimi en uygun maliyetle hangi seçenek karşılar?

Doğru cevap, görev düğümü tipini genel amaçlı örneklerden işlem için optimize edilmiş EC2 örneklerine geçirmektir. Mevcut durumda CPU kullanımı sınıra ulaşırken bellek kullanımı düşüktür. İşlem için optimize edilmiş örnekler, daha yüksek CPU performansı sunarak aynı iş yükünü daha az düğümle veya daha hızlı tamamlamayı sağlar. Bu, toplam maliyeti düşürür. Diğer seçenekler: Maksimum görev düğümü sayısını 10'a çıkarmak, daha fazla düğüm kullanılmasına ve dolayısıyla maliyetin artmasına neden olabilir, sorunun amacı maliyeti düşürmektir. Bellek için optimize edilmiş örneklere geçmek, bellek kullanımı zaten düşük olduğu için gereksiz bir maliyet artışı yaratır ve CPU darboğazını çözmez. Ölçeklendirme bekleme süresini azaltmak, kümenin daha hızlı ölçeklenmesini sağlar ancak temel kaynak kullanım verimsizliğini çözmediği için maliyet düşüşüne doğrudan katkıda bulunmaz.