Q61 — AWS DVA-C02 第3章

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ある企業が新しいサーバーレスユーザーポータルを最近デプロイしました。ユーザーはポータルの一部が非常に遅いと報告しています。初期分析の結果、問題の原因は Amazon API Gateway のエンドポイントである可能性が高いことが判明しました。このエンドポイントは AWS Lambda 関数と統合されています。さらに、その Lambda 関数は他の API や AWS サービスと相互作用しています。開発者は、運用上のベストプラクティスを用いて、応答時間の増加の根本原因を特定するにはどうすればよいでしょうか？

• A. 各外部リクエストの前後で高精度タイムスタンプを含むログ記録文を追加して Lambda 関数を更新します。更新後の Lambda 関数をデプロイします。十分な使用データが蓄積された後、Lambda 関数の Amazon CloudWatch ログを確認し、応答時間の増加の可能性のある原因を特定します。
• B. AWS X-Ray SDK を使用して Lambda 関数にインストルメンテーションを追加します。HTTP および HTTPS インターセプター、および SDK クライアントハンドラーを追加します。更新後の Lambda 関数をデプロイします。X-Ray トレーシングを有効にします。十分な使用データが蓄積された後、X-Ray サービスマップを使用して平均応答時間を確認し、可能性のある原因を特定します。 ✓
• C. 指標リソースブラウザを使用して Lambda 関数の Amazon CloudWatch 指標を表示します。継続時間指標および制限指標に異常検出を適用します。異常を確認して、可能性のある原因を特定します。
• D. Amazon CloudWatch Synthetics を使用して新しいカナリアを作成します。カナリアで AWS X-Ray トレーシングを有効にします。カナリアをユーザーポータルのスキャン用に設定します。十分な使用データが蓄積された後、CloudWatch Synthetics カナリアダッシュボードでカナリアの指標を確認します。

正解: B. AWS X-Ray SDK を使用して Lambda 関数にインストルメンテーションを追加します。HTTP および HTTPS インターセプター、および SDK クライアントハンドラーを追加します。更新後の Lambda 関数をデプロイします。X-Ray トレーシングを有効にします。十分な使用データが蓄積された後、X-Ray サービスマップを使用して平均応答時間を確認し、可能性のある原因を特定します。

解説

選択肢 B は、AWS X-Ray SDK を使用して Lambda 関数にインストルメンテーションを追加し、X-Ray でのトレーシングを有効化してパフォーマンス問題の原因を特定する方法を提供します。X-Ray は詳細なサービスマップおよび平均応答時間などの指標を提供し、開発者がパフォーマンスボトルネックを特定するのを支援します。 【灯笼考证提供：swufelp1999】