一家公司提供的送餐服务发展迅速公司的订单处理系统在交通高峰时段遇到扩展问题。当前架构包括以下内容;? 在 Amazon EC2 Auto Scaling 组中运行的一组 Amazon EC2 实例以收集来自应用程序的订单? 在 Amazon EC2 Auto Scaling 组中运行以履行订单的另一组 EC2 实例订单收集过程发生得很快,但订单履行过程可能需要更长的时间 数据不能因为缩放事件而丢失.解决方案架构师必须确保订单收集流程和订单履行流程可以在交通高峰时段适当扩展 该解决方案必须优化公司的 AWS 资源.哪种解决方案满足这些要求?

【多选题】
A 使用 Amazon CloudWatch 指标监控 Auto Scaling 中每个实例的 CPU团体。根据峰值工作负载配置每个 Auto Scaling 组的最小容量价值观
B 使用 Amazon CloudWatch 指标监控 Auto Scaling 中每个实例的 CPU组配置一个CloudWatch 警报调用 Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) 主题按需创建其他 Auto Scaling 组
C 预置两个 Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) 队列,一个用于订单收集另一个用于订单履行 配置 EC2 实例以轮询它们各自的队列Auto Scaling 组基于队列发送的通知
D 预置两个 Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) 队列,其中一个用于订单收集另一个用于订购履行。配置 EC2 实例以轮询其各自的队列。创建一个基于每个实例的积压计算 根据此指标扩展 Auto Scaling 组。

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