Q17 — AWS DOP-C02 第2章

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ある企業は、新機能の開発にかかる時間を短縮したいと考えています。この企業は、AWS CodeBuildおよびAWS CodeDeployを活用してアプリケーションのビルドおよびデプロイを行っています。各マイクロサービスに対して、独自のCI/CDパイプラインをAWS CodePipelineで構築しています。 企業は、新機能のリリースからデプロイ失敗後の復旧までの平均所要時間について、より詳細な可視性を確保したいと考えています。 この可視性を、最少の設定作業で実現するソリューションはどれですか？

• A. AWS Lambda関数をスケジュールし、各パイプラインの成功および失敗実行に関する情報を含むAmazon CloudWatchカスタムメトリクスを作成します。5分ごとにAmazon EventBridgeルールを作成し、Lambda関数を呼び出します。このメトリクスを基にCloudWatchダッシュボードを作成します。
• B. AWS Lambda関数をスケジュールし、各パイプラインの成功および失敗実行に関する情報を含むAmazon CloudWatchカスタムメトリクスを作成します。各成功および失敗実行後に、Lambda関数を呼び出すAmazon EventBridgeルールを作成します。このメトリクスを基にCloudWatchダッシュボードを作成します。 ✓
• C. AWS Lambda関数をプログラムし、成功および失敗実行に関する情報をAmazon DynamoDBに書き込みます。各成功および失敗実行後に、Lambda関数を呼び出すAmazon EventBridgeルールを作成します。Amazon QuickSightダッシュボードを構築し、DynamoDBからの情報を表示します。
• D. AWS Lambda関数をプログラムし、成功および失敗実行に関する情報をAmazon DynamoDBに書き込みます。5分ごとにAmazon EventBridgeルールを作成し、Lambda関数を呼び出します。Amazon QuickSightダッシュボードを構築し、DynamoDBからの情報を表示します。

正解: B. AWS Lambda関数をスケジュールし、各パイプラインの成功および失敗実行に関する情報を含むAmazon CloudWatchカスタムメトリクスを作成します。各成功および失敗実行後に、Lambda関数を呼び出すAmazon EventBridgeルールを作成します。このメトリクスを基にCloudWatchダッシュボードを作成します。

解説

AWSサービス統合において、各成功または失敗実行後にEventBridgeルールをトリガーしてLambda関数を呼び出すことで、CI/CDパイプラインのステータス変化をリアルタイムでキャプチャできます。Lambda関数はその情報をCloudWatchカスタムメトリクスとして記録し、直ちに可視化可能なダッシュボードを構築できます。このイベント駆動型アプローチは、ポーリングを必要とせず、遅延およびリソース消費を削減し、データの正確性を保証します。他の選択肢は、定期的なタスクに依存したり、追加サービス（DynamoDB、QuickSight）を導入したりするため、複雑性および設定作業が増加します。AWS公式ドキュメントでは、リアルタイム監視が必要な場合、定期ポーリングではなくイベント応答型のパターンを推奨しており、効率性および正確性を高めます。選択肢Bはこのパターンに適合し、設定が簡潔かつ効率的です。