AWS SAA 题库
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一家公司运行着一个内部基于浏览器的应用程序。该应用程序在 Application Load Balancer 后面的 Amazon EC2 实例上运行。这些实例跨多个可用区在 Amazon EC2 Auto Scaling 组中运行。在工作时间内，Auto Scaling 组扩展到 20 个实例，但在夜间缩减至 2 个实例。员工抱怨称应用程序在一天开始时非常缓慢，尽管在上午中期运行良好。 为了解决员工的抱怨并将成本降至最低，应如何更改扩展设置？
解析
在这种情况下，最佳解决方案是通过实施一个预定操作，在办公时间开始前不久将 Auto Scaling 组的期望容量设置为 20。这能确保在员工开始使用应用程序之前，系统就已经扩展到所需的容量，避免了由于系统缩减导致的性能问题。其他选项中，步进式扩展和目标跟踪扩展都需要系统在已经开始运行时才会触发，可能无法解决应用程序一开始就很慢的问题。同时，将最小和最大容量都设置为 20 可能会增加成本，因为无法在办公时间结束后自动缩减至 2 个实例。
AI 解析
该题目涉及AWS Auto Scaling的预定操作策略。根据AWS文档，预定操作允许在已知流量变化前调整容量，确保资源在需求增长前就绪。员工在办公时间开始时遇到的延迟是由于Auto Scaling从夜间最小容量扩展需要时间。选项A通过预定操作提前将期望容量设置为20，确保实例在办公开始前就扩展完成，避免了动态扩展的延迟，同时保持其他时间低容量以节省成本。选项B和C依赖动态扩展策略，无法保证实例在需求突增时立即就绪。选项D调整最小和最大容量可能导致非必要的高容量运行，增加成本。