Bir şirketin durum bilgisi olan uygulaması, Amazon EC2 örneklerinde bellekte çalışmaktadır. Altyapı, M5 EC2 örnek ailesi kullanılarak AWS CloudFormation ile dağıtılmıştır. Trafik arttıkça, uygulama performansı düştü ve kullanıcılar gecikmeler yaşadı. En yüksek operasyonel verimlilikle sorunları çözecek çözüm hangisidir?

Doğru cevap, bellek yoğun uygulamalar için optimize edilmiş R5 örneklerine geçişi ve gelecekteki kapasite planlaması için CloudWatch Agent ile özel gecikme metrikleri toplamayı önerir. M5 örnekleri genel amaçlıdır; bellek performansı düşen durum bilgisi olan bir uygulama için R5 (bellek optimize edilmiş) örnekleri daha uygun olacaktır. CloudWatch Agent, EC2 örneklerinin varsayılan olarak sağlamadığı bellek kullanımı ve uygulama gecikmesi gibi özel metrikleri toplamak için gereklidir. Bu metrikler, gelecekteki kapasite planlaması için değerli içgörüler sağlar. Diğer seçenekler şunlar için yanlıştır: T3 örnekleri düşük maliyetli, patlayabilir performanslı örneklerdir ve bellek yoğun bir uygulamanın performans sorunlarını çözmek için uygun değildir. Ayrıca, CloudFormation ile dağıtılan bir altyapıda AWS Management Console'dan değişiklik yapmak operasyonel verimliliği düşürür ve IaC prensiplerine aykırıdır. Auto Scaling grupları ölçeklenebilirlik sağlasa da, temel sorun bellek yetersizliği ise yalnızca örnek sayısını artırmak yetersiz kalabilir. Ayrıca, kapasiteyi manuel olarak artırmak otomatik ölçeklendirme avantajlarını ortadan kaldırır. CloudWatch'un yerleşik EC2 bellek metrikleri bulunmamaktadır; bu metrikler CloudWatch Agent aracılığıyla toplanmalıdır.