4.5 Wissensprüfung - Compute und Elastizität

1.

Ein Architekt erwartet, dass VM Auto Scaling eine wachsende Single-VM-Workload verarbeitet, indem es CPU und RAM zu den laufenden Replikaten hinzufügt, wenn die Last steigt. Warum ist dies das falsche mentale Modell des Dienstes?

A VM Auto Scaling ist ausschließlich horizontal: Es fügt ganze VM-Replikate hinzu und entfernt sie gemäß einer Metrikrichtlinie und vergrößert niemals laufende Replikate. Änderungen an der Replikatvorlage gelten nur für Replikate, die danach erstellt werden. Das Vergrößern einer einzelnen VM ist eine Aufgabe der vertikalen Skalierung, nicht der automatischen Skalierung. B Auto Scaling vergrößert Replikate, aber nur nach oben. Dadurch kann RAM live wachsen, während CPU nicht kann. Aus diesem Grund würde die Workload ins Stocken geraten. C Auto Scaling fügt CPU und RAM zu jedem Replikat gleichzeitig hinzu, aber nur während des Abklingzeitfensters. Daher ist die Änderung nur verzögert, nicht unmöglich. D Auto Scaling kann laufende Replikate vergrößern, aber nur, wenn die Gruppe eine einzelne Metrikrichtlinie hat, die in diesem Design fehlt.

2.

Ein Architekt wählt eine Compute-Klasse für eine Workload, die exakt in ein festes Bündel aus vCPU, RAM und NVMe passt, deren persistente Geschäftsdaten jedoch Instanz-Neuaufbauten überstehen müssen. Ein Kollege behauptet, ein Cube sei ungeeignet, weil „Cubes können Block Storage nicht verwenden“. Wie sollte der Architekt antworten?

A Der Kollege hat recht; man sollte stattdessen einen Dedicated Core Server wählen, da nur Dedicated Core Block Storage anbinden kann. B Der Kollege hat recht, aber das ist unerheblich, da das NVMe-Volumen des Cubes selbst bei Neuaufbauten persistent bleibt. C Der Kollege irrt: Ein Cube kann zusätzliche Block Storage-Volumen neben seinem NVMe-Template anbinden. Die persistenten Daten sollten daher auf diesen Volumen platziert werden, die das unveränderliche Template überdauern. D Cubes sind für jede Produktiv-Workload ungeeignet, da ihre Template-Eigenschaften zur Laufzeit unerwartet verändert werden können.

3.

FinCorp muss eine Boot- und Datendisk für eine einzelne VM auf Block Storage platzieren und möchte, dass das Volume die volle nominale SSD-Leistung erbringt. Welche Designentscheidung bestimmt am direktesten, ob die SSD wie erwartet performt?

A Auswahl von Verfügbarkeitszone 3 für das Volume, da die SSD-Leistung nur in Zone 3 garantiert ist. B Auswahl von HDD, da die HDD-Leistung mit der Volumengröße skaliert, während die SSD-Leistung dies nicht tut. C Aktivierung der Replikation über Regionen hinweg auf dem Volume, damit Lesevorgänge von der nächstgelegenen Kopie bedient werden. D Dimensionierung des SSD-Volumes auf mindestens etwa 100 GB, da die SSD-Leistung mit der Volumengröße skaliert und ein SSD-Volumen unter 100 GB mit suboptimalen IOPS arbeitet.

4.

Ein Architekt optimiert eine VM Auto Scaling-Gruppe, deren Replikate mehrere Minuten zum Starten und Aufwärmen benötigen. In Tests skaliert die Gruppe wiederholt hoch und skaliert dann sofort wieder ab, wobei sie unter konstanter Last oszilliert. Welche Konfigurationsentscheidung stabilisiert die Gruppe am besten?

A Reduzieren Sie die Abklingzeit auf ihr Minimum, damit die Gruppe schneller auf jede Metrik-Messung reagiert. B Fügen Sie eine zweite Metrikrichtlinie hinzu, damit CPU und Netzwerk unabhängig voneinander ausgewertet werden. C Setzen Sie eine Abklingzeit, die mindestens so lang ist wie die Aufwärmzeit der Replikate, und halten Sie die Schwellenwerte für Hochskalierung und Abskalierung deutlich voneinander entfernt, damit neue Replikate Last aufnehmen können, bevor die nächste Aktion ausgeführt wird, und eine einzelne verrauschte Messung keine gegensätzlichen Aktionen auslösen kann. D Senken Sie die minimale Replikatenanzahl auf null, damit die Gruppe zwischen Lastspitzen vollständig leergeleert werden kann.

5.

FinCorp muss seinen großen, bestehenden VMware-Bestand unter strenger EU-Souveränität betreiben und gleichzeitig den Plattformlebenszyklus von seinen eigenen Teams abnehmen. Darüber hinaus möchte das Unternehmen neue elastische Workloads am Edge bereitstellen. Welcher Ansatz passt am besten zu diesen Rahmenbedingungen?

A Den gesamten VMware-Bestand auf die Standard-IONOS CLOUD Dedicated Core-Autoscaling-Tiers replatformen, um überall Elastizität zu gewinnen. B Den Bestand in einem europäischen Region eines US-Hyperscalers auf einem VMware-Dienst betreiben, da die Region die Daten in der EU hält. C Den Bestand dauerhaft on-premises betreiben, da keine verwaltete VMware-Option das bestehende Betriebsmodell erhalten kann. D Den regulierten Bestand auf IONOS CLOUD Private Cloud (dedizierte VMware, in der EU betriebene Steuerungsebene, inkludierte Lizenzen) betreiben und die neuen elastischen Workloads auf Standard-IONOS CLOUD Compute auslagern, verbunden über Hybrid-Konnektivität.