A.使用Amazon CloudWatch和AWS Lambda通过AWS Trusted Advisor定期计算所有链接账户的限额，如果限额接近阈值，则使用Amazon SNS提供通知
B.寻求AWS支持以主动提高所有账户的限额。这样，客户避免了仅仅为了提高服务限制而创建和管理基础结构
C.使用Amazon CloudWatch和AWS Lambda通过AWS Trusted Advisor定期计算所有链接帐户的限制，以编程方式增加接近阈值的限制
D.使用Amazon CloudWatch和AWS Lambda使用AWS Trusted Advisor定期计算所有链接帐户的限制，如果限制接近阈值，则使用Amazon SNS进行通知。确保这些帐户至少使用AWS业务支持计划

A.增加实例的大小以加快处理速度，并更新计划以每小时运行一次
B.将cron作业转换为AWS Lambda函数，并在EC2实例上使用cron作业触发此新功能
C.将cron作业转换为AWS Lambda函数，并使用Amazon CloudWatch事件将其安排为每小时运行一次
D.创建一个AWS Lambda函数，该函数在使用S3事件通知将文件传递到Amazon S3时运行

A.使用Amazon EC2启动类型计划Amazon ECS集群上的作业。使用服务自动缩放可增加或减少正在运行的任务数，以适合正在运行的作业数
B.直接在EC2实例上计划作业。将预留实例用于基线的最小负载，并在Auto Scaling组中使用按需实例，以根据需求扩展平台
C.使用Fargate启动类型在Amazon ECS集群上计划作业。使用Auto Scaling服务可增加或减少正在运行的任务数，以适合正在运行的作业数
D.使用Fargate启动类型计划Amazon ECS集群上的作业。在Auto Scaling组中使用竞价型实例可根据需求扩展平台。使用服务自动缩放可增加或减少正在运行的任务数，以适合正在运行的作业数

A.重新配置Amazon EFS以启用最大的I/O
B.更新博客站点以使用实例存储卷进行存储。在启动时将站点内容复制到卷中，在关机时将站点内容复制到Amazon S3中
C.配置一个Amazon CloudFront分配。将分发内容指向S3存储桶，然后将视频从EFS迁移到Amazon S3
D.为所有套件内容设置一个Amazon CloudFront分发，并将分发指向ALB

A.将软件预打包到AMI中，然后使用Auto Scaling部署生产团队。对于软件更改，请更新AMI并允许Auto Scaling将新的AM1自动推入生产环境
B.使用AWS CodeDeploy将预打包的AM1推入生产环境。对于软件更改，请使用新的AMI标识重新配置CodeDeploy，以将新的AMI推入生产团队
C.使用AWS Elastic Beanstalk托管生产应用程序。对于软件更改，请将新的应用程序版本上载到Elastic Beanstalk，以使用蓝/绿部署方法将其推送到生产团队
D.通过Auto Scaling部署基础AMI，并使用用户数据引导软件。对于软件更改，请使用SSH到每个实例，然后用新版本替换软件

A.配置AWS Lambda函数以重用容器，以避免不必要的启动时间。
B.增加内存量并调整Lambda函数的超时。完成性能测试，以确定Lambda函数的理想内存和超时配置
C.创建一个运行Memcached的Amazon ElastiCache集群，并配置Lambda函数以进行VPC集成并访问Amazon ElastiCache集群
D.在Amazon API Gateway的适当阶段启用API缓存，并为需要比整个阶段TTL更低的单个方法覆盖TTL

A.修改CloudFormation模板以将删除策略属性添加到RDS和EBS资源
B.配置不允许删除RDS和EBS资源的堆栈策略
C.修改IAM策略以拒绝删除带有标签的RDS和EBS资源“aws：cloudformation：stackname”
D.使用AWS Config规则来防止删除RDS和EBS资源

A.将预测位置存储在Amazon ES集群中。使用以Amazon Lambda函数为响应源的Amazon Lambda函数为目标的Amazon CloudFront分配作为目标。在API Gateway阶段启用API缓存并设置15分钟的缓存控制超时
B.将预测位置存储在Amazon EFS卷中。创建一个Amazon CloudFront发行版，该发行版的目标是已安装Amazon EFS卷的Amazon EC2实例的Auto Scaling机队的Elastic Load Balancing组。在CloudFront分配中将设置的缓存控制超时设置为15分钟
C.将预测位置存储在Amazon ES集群中。使用针对具有AWS Lambda函数的API网关终端节点的AmazonCloudFront分发，该AWS Lambda函数以查询为源进行响应。创建一个Amazon Lambda @ Edge函数，该函数在边缘位置本地缓存数据15分钟
D.将预测位置作为单个对象存储在Amazon S3中。创建一个针对EC2实例的Auto Scaling机群的Elastic Load Balancing组的Amazon CloudFront分配，查询S3对象的来源。在3CloudFront发行版中将缓存控制超时设置为15分钟

A.在应用程序服务器上运行从物理到虚拟的转换。通过互联网传输服务器映像，然后将静态数据传输到Amazon S3
B.在应用程序服务器上运行从物理到虚拟的转换。通过AWS Direct Connect传输服务器映像，并将静态数据传输到Amazon S3
C.将服务器重新平台到Amazon EC2，然后使用AWS Snowball将静态数据传输到Amazon S3
D.通过使用AWS Server Migration Service将代码和数据移动到新的Amazon EC2实例来重新平台化服务器

A.创建一个Amazon CloudWatch Events规则，该规则使用允许的AMls之一在每次启动EC2实例时进行匹配，并将其与Lambda函数关联为目标
B.对于接收Aws CloudTrail日志的Amazon S3存储桶，创建带有过滤器的S3事件通知配置，以在日志包含ec2：RunInstances操作时进行匹配，并将其与作为目标的Lambda函数相关联
C.启用AWS CloudTrail并将其配置为流式传输到Amazon CloudWatch Logs组。在CloudWatch中创建一个指标过滤器以匹配ec2：Runlnstances操作何时发生，并在指标大于0时触发Lambda函数
D.创建一个每次启动EC2实例时都匹配的Amazon CloudWatch Events规则，并将其与作为目标的Lambda函数相关联

A.将Web服务器迁移到运行.NET的Auto Scaling组中的Amazon EC2实例。将现有Cassandra数据库迁移到具有多个只读副本的Amazon Aurora，并以多可用区模式运行
B.将Web服务器迁移到在Multi-AZ Auto Scaling配置中运行.NET平台的AWS Elastic Beanstalk环境。将Cassandra数据库迁移到以多可用区配置运行的Amazon EC2实例
C.将Web服务器迁移到在Multi-AZ Auto Scaling配置中运行.NET平台的AWS Elastic Beanstalk环境。将现有的Cassandra数据库迁移到Amazon DynamoDB
D.将Web服务器迁移到运行NET的Auto Scaling组中的Amazon EC2实例。将现有的Cassandra数据库迁移到Amazon DynamoDB