Q96 — AWS SAA-C03 第11章

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Q796. ある会社が、VPC内に複数の可用性ゾーンにまたがって3層構成のWebアプリケーションを実行しています。アプリケーション層には、Auto Scalingグループで実行されるAmazon EC2インスタンスが使用されています。この会社は、各リソースの1日および1週間単位の過去のワークロード傾向を分析する自動スケーリング計画を実装する必要があります。この設定は、予測結果とリアルタイムでの利用状況変化の両方に基づいて、リソースを適切にスケールさせる必要があります。これらの要件を満たすために、ソリューションアーキテクトが推奨すべきスケーリング戦略はどれですか？

正解: B. 予測スケーリングを有効にして予測およびスケーリングを行う。さらに、ターゲット追跡によるダイナミックスケーリングを設定する。

解説

VPC内でAuto Scalingグループで実行されるEC2インスタンスを含む3層構成のWebアプリケーションに対して、過去のワークロード傾向の分析、需要予測、および予測値とリアルタイムの利用状況変化の両方に基づく適切なリソーススケーリングを実現するには、以下の戦略が推奨されます： B. 予測スケーリングを有効にして予測およびスケーリングを行う。さらに、ターゲット追跡によるダイナミックスケーリングを設定する。 予測スケーリングを有効にすると、機械学習アルゴリズムを用いて過去のワークロードデータを分析し、アプリケーションの将来のキャパシティ需要を予測できます。これにより、予測された需要に対応するための適切なスケーリングアクションを含むスケーリング計画が自動的に作成されます。 また、ターゲット追跡によるダイナミックスケーリングを設定することで、CPU使用率などの特定のメトリクスについて目標値を指定し、Auto Scalingがその目標値を維持するためにリソース容量を自動調整します。このアプローチにより、予測されたワークロードとリアルタイムの利用状況変化の両方に応じて、リソースを適切にスケールアップ／ダウンできます。 他の選択肢が不適切な理由は以下の通りです： A. 平均CPU使用率に基づくステップスケーリングを用いたダイナミックスケーリング：これはCPU使用率に基づくスケーリングには有効ですが、過去のワークロード傾向の分析や需要予測という要件を満たしません。 C. トラフィックパターンに基づくスケジュールスケーリング：これは予測可能なワークロードパターンには有効ですが、過去の傾向分析やリアルタイムの利用状況変化への対応という要件を満たしません。 D. シンプルスケーリングポリシーの設定と、EC2インスタンス起動時間に基づくクールダウン期間の延長：これは過去のワークロード傾向の分析や需要予測を考慮しておらず、インスタンス起動時間に基づくクールダウン期間の延長は、ワークロード需要に基づくスケーリングとは直接関係ありません。 したがって、過去のワークロード傾向の分析、需要予測、および予測とリアルタイム利用状況の両方に基づく適切なリソーススケーリングという要件を満たす推奨戦略は、選択肢Bです。