單項選擇題

某公司每五分鐘接收一次到Amazon S3的點擊流數據文件。Python腳本每天在Amazon EC2實例上作為cron作業(yè)運行，以處理每個文件并將其加載到Amazon RDS上托管的數據庫中。cron作業(yè)需要15到30分鐘才能處理24小時的數據。數據使用者要求盡快提供數據。哪種解決方案可以達到預期的結果？（）

A.增加實例的大小以加快處理速度，并更新計劃以每小時運行一次
B.將cron作業(yè)轉換為AWS Lambda函數，并在EC2實例上使用cron作業(yè)觸發(fā)此新功能
C.將cron作業(yè)轉換為AWS Lambda函數，并使用Amazon CloudWatch事件將其安排為每小時運行一次
D.創(chuàng)建一個AWS Lambda函數，該函數在使用S3事件通知將文件傳遞到Amazon S3時運行

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單項選擇題

一家公司在Amazon ECS上運行其容器化批處理作業(yè)。通過將容器映像，任務定義以及相關數據提交到Amazon S3存儲桶來調度作業(yè)。每個作業(yè)的容器映像可能是唯一的。盡快運行作業(yè)至關重要，因此將作業(yè)工件提交到S3存儲桶會觸發(fā)作業(yè)立即運行。有時可能根本沒有運行的作業(yè)。但是，可以將任何大小的作業(yè)提交給IT Operations團隊，而不會事先發(fā)出警告。作業(yè)定義包括CPU和內存資源要求。有什么解決方案可以使批處理作業(yè)在計劃后盡快完成？（）

A.使用Amazon EC2啟動類型計劃Amazon ECS集群上的作業(yè)。使用服務自動縮放可增加或減少正在運行的任務數，以適合正在運行的作業(yè)數
B.直接在EC2實例上計劃作業(yè)。將預留實例用于基線的最小負載，并在Auto Scaling組中使用按需實例，以根據需求擴展平臺
C.使用Fargate啟動類型在Amazon ECS集群上計劃作業(yè)。使用Auto Scaling服務可增加或減少正在運行的任務數，以適合正在運行的作業(yè)數
D.使用Fargate啟動類型計劃Amazon ECS集群上的作業(yè)。在Auto Scaling組中使用競價型實例可根據需求擴展平臺。使用服務自動縮放可增加或減少正在運行的任務數，以適合正在運行的作業(yè)數
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