A.将订购和库存应用程序放入其自己的AWS Lambda函数中。让订购应用程序将消息写入Amazon SQS FIFO队列
B.将订购和库存应用程序放入其自己的Amazon ECS容器中，并为每个应用程序创建一个Auto Scaling组。然后，在多个可用区域中部署消息队列服务器。
C.将订购和库存应用程序放入其自己的Amazon EC2实例，并为每个应用程序创建一个Auto Scaling组。对接收的订单使用Amazon SQS标准队列，并在清单应用程序中实现幂等
D.将订购和库存应用程序放入其自己的Amazon EC2实例中。将收到的订单写入Amazon Kinesis数据流中。配置AWS Lambda以轮询流并更新清单应用程序

A.根据多个Amazon SQS队列（每个工作流程阶段一个队列）中的消息可见性触发Amazon CloudWatch警报，并通过Amazon SNS发送消息以触发AWS Lambda函数以处理下一步。使用Amazon ES和Kibana可视化Lambda处理日志以查看工作流程状态
B.使用AWS Lambda函数轮询RDS以获取状态更改，将工作流信息保存在Amazon RDS实例中。然后，WorkerLambda函数将处理下一个工作流程步骤。 Amazon Quick Sight将直接从Amazon RDS可视化工作流程状态
C.在AWS Step Functions中构建工作流程，使用它来编排多个并发工作流程。可以在AWS管理控制台中可视化每个工作流程的状态，并且可以将历史数据写入Amazon S3并使用Amazon QuickSight可视化
D.使用Amazon SWF创建一个工作流，该工作流处理具有多个工作人员任务的单批目录记录，以提取数据，对其进行转换并通过Mechanical Turk发送。使用Amazon ES和Kibana可视化AWS Lambda处理日志以查看工作流程状态

A.用t2.xlarge实例替换Web和应用程序层
B.将AWS Auto Scaling和m4.large实例用于Web和应用程序层
C.将MySQL RDS实例转换为Amazon EC2上的自管理MySQL集群
D.创建一个Amazon CloudFront发行版以缓存内容
E.将Amazon RDS实例的大小增加到db.m4.xlarge

A.使用AWS CloudFormation StackSets在两个区域中部署API层。将数据库迁移到具有MySQL数据库集群的Amazon Aurora，该集群在一个区域中具有多个只读副本，在与源数据库集群不同的区域中具有一个只读副本。如果对主负载均衡器的运行状况检查失败，请使用Amazon Route 53运行状况检查触发DNS故障转移到备用区域。如果发生Route 53故障转移，则将跨区域数据库副本提升为主数据库，并在备用区域中构建新的只读副本
B.将Amazon ElastiCache与Redis Multi-AZ一起使用，具有自动故障转移功能来缓存数据库读取查询。使用AWS OpsWorks在两个区域中部署API层，缓存层和现有数据库层。如果发生故障，请在数据库上使用Amazon Route 53运行状况检查，如果主要区域中的运行状况检查失败，则触发DNS故障转移到备用区域。经常备份MySQL数据库，如果活动区域发生故障，请将备份复制到备用区域并还原备用数据库
C.使用AWS CloudFormation StackSets在两个区域中部署API层。将数据库添加到Auto Scaling组。将只读副本添加到第二个区域中的数据库。在主要区域中使用Amazon Route 53运行状况检查失败。提升跨区域数据库副本为主服务器，并在备用区域中构建新的只读副本
D.将Amazon ElastiCache与Redis Multi-AZ一起使用，具有自动故障转移功能来缓存数据库读取查询。使用AWS OpsWorks在两个区域中部署API层，缓存层和现有数据库层。如果主区域中的运行状况检查失败，请在ALB上使用Amazon Route 53运行状况检查触发DNS故障转移到备用区域。经常备份MySQL数据库，如果活动区域发生故障，请将备份复制到备用区域并还原备用数据库

A.在大小适中的Amazon EC2上创建一个Elasticsearch服务器，其中应具有2 TB的Amazon EBS和用于Web应用程序的公共AWS Elastic Beanstalk环境。暂停数据源，从本地导出Elasticsearch索引，然后导入EC2 Elasticsearch服务器。将数据源提要移动到新的Elasticsearch服务器，并将用户移动到Web应用程序
B.为Elasticsearch创建Amazon ES集群，为Web应用程序创建公共AWS Elastic Beanstalk环境。使用AWS DMS复制Elasticsearch数据。复制完成后，将数据源提要移动到新的Amazon ES集群终端节点，并将用户移动到新的Web应用程序
C.使用AWS SMS将虚拟机复制到AWS中。迁移完成后，暂停数据源提要并启动已迁移的Elasticsearch和Web应用程序实例。将Web应用程序实例放置在公共Elastic Load Balancer后面。将数据源提要移动到新的Elasticsearch服务器，并将用户移动到新的Web应用程序负载均衡器
D.为Elasticsearch创建Amazon ES集群，为Web应用程序创建公共AWS Elastic Beanstalk环境。暂停数据源提要，从内部导出Elasticsearch索引，然后导入到Amazon ES集群中。将数据源提要移动到新的Amazon ES集群终端节点，并将用户移动到新的Web应用程序

A.使用AWS Lambda函数将现有EC2实例迁移到无服务器部署
B.将经典负载均衡器更改为应用程序负载均衡器
C.在Auto Scaling组中用m4.large实例替换应用程序层
D.用4个m4.2xlarge实例替换应用程序层

A.具有Memcached引擎的Amazon ElastiCache
B.亚马逊S3
C.Amazon RDS MySQL
D.带有Redis引擎的Amazon ElastiCache

A.开发一个Python脚本以实时使Amazon EC2中的数据失败，并将数据存储在Amazon S3中。使用复制命令将数据从Amazon S3复制到Amazon Redshift。将在Amazon EC2上运行的商业智能工具连接到Amazon Redshift并创建可视化
B.使用在Auto Scaling组的EC2实例上运行的Amazon Kinesis代理来收集数据并将其发送到Amazon Kinesis Data Forehose交付流。 Kinesis Data Firehose交付流将直接将数据交付给Amazon ES。使用Kibana可视化数据
C.使用在Amazon EBS优化的EC2实例上运行的内存中缓存应用程序来近乎实时地捕获日志数据。在同一EC2实例上安装Amazon ES集群，以存储将日志文件近乎实时地交付到Amazon EC2的日志文件。安装一个Kibana插件来创建可视化
D.使用在EC2实例上运行的Amazon Kinesis代理收集数据并将其发送到Amazon Kinesis Data Firehose交付流。 Kinesis Data Firehose交付流会将数据交付给Amazon S3。使用AWS Lambda函数将数据从Amazon S3传递到Amazon ES。使用Kibana可视化数据

A.给s3添加具有“允许”效果的CreateBucket
B.从OU中删除帐户，并将SCP直接附加到帐户1111-1111-1111
C.指示开发人员向其IAM实体添加Amazon S3权限
D.从帐户1111-1111-1111中删除SCP

A.使用AWS Application Discovery Service并将数据收集代理部署到数据中心中的每个虚拟机
B.在本地环境中的所有服务器上配置Amazon CloudWatch代理，并将指标发布到Amazon CloudWatch Logs
C.使用AWS Application Discovery Service并在现有的虚拟化环境中启用无代理发现
D.在AWS管理控制台中启用AWS Application Discovery服务，并将公司防火墙配置为允许通过VPN进行扫描

A.一个子网的网络ACL阻止出站Web流量。打开网络ACL，并防止管理员将来通过IAM进行更改
B.故障是在第三方环境中。请与提供地图的第三方联系，并请求修复程序以延长正常运行时间
C.一个NAT实例已变得超载。将两个EC2 NAT实例替换为更大的实例，并确保在增加新实例大小时考虑到增长
D.其中一个NAT实例失败。建议用NAT网关替换EC2 NAT实例