题目内容

有线电视系统统调维护宜在每年的（）季和（）季前进行。

A. 冬；夏
B. 春；秋
C. 春；冬
D. 秋；冬

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拍卖网站使用户可以对收藏品进行竞标。拍卖规则要求每个出价只能按照收到的顺序处理一次。当前实施基于一组AmazonEC2Web服务器，这些服务器将出价记录写入AmazonKinesisDataStreams。大型实例有一个cron作业，它运行出价处理器，该处理器从KinesisDataStreams读取传入的出价并处理每个出价。拍卖网站越来越受欢迎，但是用户抱怨有些出价没有注册。故障诊断表明出价处理器在需求高峰时段过慢，有时在处理过程中崩溃，并偶尔失去对正在处理的记录的跟踪。哪些更改应使投标处理更加可靠？（）

A. 将出价发布到Kinesis Data Streams时，重构Web应用程序以使用Amazon Kinesis Producer库（KPL）。重构出价处理器，以将Kinesis数据流中的每个记录标记为未读，处理和处理。在每次投标处理运行开始时，扫描Kinesis数据流以查找未处理的记录
B. 重构Web应用程序，以将每个传入的出价发布到Amazon SNS主题上，代替Kinesis Data Streams。配置SNS主题以触发AWS Lambda函数，该函数会在用户提交出价后立即对其进行处理
C. 重构Web应用程序以将每个传入的出价发布到Amazon SQS FIFO队列中，以代替Kinesis Data Streams。重构出价处理器以连续地SQS队列。将出价处理EC2实例放置在Auto Scaling组中，最小和最大大小为1
D. 从t2切换EC2实例类型。大到较大的一般计算实例类型。根据Kinesis Data Streams中的“传入记录”度量标准，将出价处理器EC2实例放入一个Auto Scaling组中，该组可以扩展运行出价处理器的EC2实例的数量

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