Q46 — AWS DVA-C02 第1章

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ある企業が株式取引アプリケーションを開発しています。このアプリケーションは、各取引要求の処理に対するレイテンシ要件をサブミリ秒レベルで求めています。企業は、各取引要求の処理に必要なすべての取引データをAmazon DynamoDBに保存しています。ある開発チームがアプリケーションの負荷テストを実施したところ、データ検索時間が期待値よりも長くなっていることが判明しました。開発チームは、作業量を最小限に抑えつつデータ検索時間を短縮できるソリューションを求めています。この要件を満たすソリューションはどれですか？

• A. 取引データにローカルセカンダリインデックス（LSI）を追加します。
• B. 取引データをAmazon S3に保存し、S3 Transfer Accelerationを使用します。
• C. DynamoDBクエリに指数バックオフ付きの再試行を追加します。
• D. DynamoDB Accelerator（DAX）を使用して取引データをキャッシュします。 ✓

正解: D. DynamoDB Accelerator（DAX）を使用して取引データをキャッシュします。

解説

選択肢Dでは、DynamoDB Accelerator（DAX）を使用して取引データをキャッシュすることを提案しています。DAXは完全マネージド型のキャッシュサービスであり、高性能かつ低レイテンシのデータ検索を提供します。DAXに取引データをキャッシュすることで、サブミリ秒レベルの低レイテンシ要件を満たすことができ、アプリケーションコードの大幅な変更を必要としません。他の選択肢について：選択肢Aでは、ローカルセカンダリインデックス（LSI）を追加してもパフォーマンスが若干向上する可能性がありますが、サブミリ秒レベルの低レイテンシ要件を満たすには不十分な場合があります。選択肢Bでは、取引データをAmazon S3に保存することは可能なストレージ手法ですが、低レイテンシという点ではDAXを使用するよりも効果が低い可能性があります。選択肢Cでは、DynamoDBクエリに指数バックオフ付きの再試行を追加することでクエリ失敗を処理できますが、データ検索時間の短縮には直接寄与しません。 【灯笼考证提供：swufelp1999】