Q84 — AWS SAA-C03 第11章
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Q784. ある企業は、アプリケーションをインターネットに公開するためにApplication Load Balancer(ALB)を使用しています。同社は、アプリケーション全体で異常なトラフィックアクセスパターンを検出しました。ソリューションズアーキテクトは、これらの異常をより深く理解するために、インフラストラクチャの可視性を向上させる必要があります。これらの要件を満たす、最も運用効率の高いソリューションはどれですか?
- A. AWS CloudTrailログ用にAmazon Athenaでテーブルを作成し、関連情報を抽出するクエリを作成します。
- B. ALBのアクセスログ記録をAmazon S3へ有効化します。その後、Amazon Athenaでテーブルを作成し、ログをクエリします。 ✓
- C. ALBのアクセスログ記録をAmazon S3へ有効化します。各ログファイルをテキストエディタで開き、各行を手動で検索して関連情報を抽出します。
- D. 専用のAmazon EC2インスタンス上でAmazon EMRを実行し、ALBから直接トラフィックアクセスログ情報を取得するクエリを実行します。
正解: B. ALBのアクセスログ記録をAmazon S3へ有効化します。その後、Amazon Athenaでテーブルを作成し、ログをクエリします。
解説
Application Load Balancer(ALB)における異常なトラフィックアクセスパターンを把握し、インフラストラクチャの可視性を高めるには、最も運用効率の高いソリューションが以下です: B. ALBのアクセスログ記録をAmazon S3へ有効化し、Amazon Athenaでテーブルを作成してログをクエリする。 ALBのアクセスログ記録をAmazon S3へ有効化すると、ALBへの各リクエストに関する詳細なログ(送信元IPアドレス、リクエスト時刻、応答ステータスコードなど)を収集できます。これらのログをAmazon S3に保存することで、分析と保管のための集中型かつ耐久性の高い場所を確保できます。 さらに、サーバーレスなクエリサービスであるAmazon Athenaでテーブルを作成すれば、SQLを用いてS3上のALBアクセスログを直接クエリ・分析できます。これにより、異常なトラフィックパターンを効率的かつ柔軟に特定・分析できます。特定の条件に基づいたフィルタリングや集計も容易であり、パターンや異常の検出を大幅に支援します。 他の選択肢が最も運用効率的でない理由は以下の通りです: A. AWS CloudTrailログ用にAmazon Athenaテーブルを作成する:CloudTrailログはAWSアカウント内のAPI呼び出しに関する情報を提供しますが、ALB固有のトラフィックアクセスパターンに関する詳細情報は含まれません。したがって、ALBの異常トラフィックを理解するには非効率です。 C. Amazon S3へALBログを記録した後、各ファイルを手動でテキストエディタで開いて検索する:大量のログファイルを扱う場合、手動での検索は非常に時間と労力を要し、スケーラブルではなく、Amazon Athenaのような柔軟なクエリ機能も得られません。 D. 専用のAmazon EC2インスタンス上でAmazon EMRを用いてALBをクエリする:Amazon EMRはビッグデータ処理向けのサービスであり、ALBアクセスログの分析には過剰です。EMRクラスタおよびEC2インスタンスのセットアップ・管理が必要となり、運用オーバーヘッドが増大します。一方、Amazon Athenaのようなサーバーレスサービスを活用する方が、運用効率が圧倒的に優れています。 よって、ALBにおける異常なトラフィックアクセスパターンを理解し、インフラストラクチャの可視性を高めるための最も運用効率の高いソリューションは、選択肢Bです。