Q7 — AWS SAA-C03 第1章

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Q7. アプリケーションは、複数のアベイラビリティーゾーンにまたがる Amazon EC2 インスタンスで実行されています。これらのインスタンスは、Application Load Balancer の後ろで Amazon EC2 Auto Scaling グループ内に配置されています。アプリケーションは、EC2 インスタンスの CPU 使用率が 40% 前後である場合に最も良好なパフォーマンスを発揮します。ソリューションズアーキテクトは、この Auto Scaling グループ内のすべてのインスタンスにわたって所望のパフォーマンスを維持するために、何を行うべきでしょうか？

正解: B. ターゲットトラッキングポリシーを使用して、Auto Scaling グループを動的にスケールする

解説

所望のパフォーマンス（CPU 使用率が約 40%）を Auto Scaling グループ全体で維持するには、実際の CPU 使用率に基づいてグループのキャパシティを動的に調整できるスケーリングポリシーを選択する必要があります。各選択肢を検討します： A. シンプルスケーリングポリシー：単一のメトリクス（例：CPU 使用率）に対するしきい値と、それに応じたスケールアップ／スケールダウンアクションを定義できますが、40% という目標値を自動的に追跡・維持する機能はありません。しきい値の手動調整が必要であり、所望の CPU 使用率を安定して維持するには不十分です。 B. ターゲットトラッキングポリシー：指定したメトリクス（ここでは CPU 使用率）の目標値（40%）を維持するために、Auto Scaling グループのキャパシティを自動的に調整します。このポリシーは、CPU 使用率が常に目標値に近づくよう継続的に調整するため、所望のパフォーマンス維持に最も適しています。 C. AWS Lambda 関数：カスタムロジックでデシヤードキャパシティを更新することは可能ですが、CloudWatch メトリクスの定期的なポーリングや独自の制御ロジックの開発・保守が必要となり、コスト・運用負荷の面で非効率です。また、組み込みのターゲットトラッキングポリシーほど迅速かつ正確ではありません。 D. スケジュールされたスケーリングアクション：時間に基づくスケーリングであり、実際の負荷や CPU 使用率とは無関係です。予測可能なトラフィック変動には有効ですが、特定の CPU 使用率を維持する目的には不適切です。 したがって、Auto Scaling グループ内のすべてのインスタンスにわたって所望のパフォーマンスを維持する最適な方法は、以下の選択肢です： B. ターゲットトラッキングポリシーを使用して、Auto Scaling グループを動的にスケールする