Q82 — AWS SAA-C03 第13章

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Q982. ある会社では、アプリケーションにAmazon Aurora PostgreSQLのプロビジョニング済みクラスターを使用しています。アプリケーションのピークトラフィックは1日に数回発生し、その期間は30分から数時間に及びます。データベースの容量はアプリケーションのピークトラフィックに対応できるようプロビジョニングされていますが、非ピーク時間帯には過剰な未使用容量（浪費された容量）が発生しています。この会社はデータベースコストを削減したいと考えています。これらの要件を満たすうち、運用負荷が最も少ないソリューションはどれですか？

正解: C. データベースをAmazon Aurora Serverless DBクラスターに移行し、トラフィック量に応じて自動的に容量をスケールアップまたはスケールダウンする。

解説

正解はCです。「データベースをAmazon Aurora Serverless DBクラスターに移行し、トラフィック量に応じて自動的に容量をスケールアップまたはスケールダウンする」。解説：A．Amazon CloudWatchアラームを設定してデータベースの利用状況を監視し、トラフィック量に応じてデータベース容量をスケールアップまたはスケールダウンする——この方法では、容量のスケーリングを手動で実行する必要があり、時間がかかり、また急激なトラフィック変化への対応が遅れる可能性があります。B．データベースをAuto Scalingグループ内のAmazon EC2インスタンスに移行し、トラフィック量に応じてインスタンス数を増減させる——この方法は、EC2インスタンス、Auto Scalingグループ、およびデータベースソフトウェアのデプロイと管理を自ら行う必要があるため、Aurora Serverlessを利用する場合と比較して運用負荷が高くなります。C．データベースをAmazon Aurora Serverless DBクラスターに移行し、トラフィック量に応じて自動的に容量をスケールアップまたはスケールダウンする——これは、運用負荷が最も少なく、かつ要件を最もよく満たすソリューションです。Amazon Aurora Serverlessは、アプリケーションの需要に応じてデータベース容量を自動的にスケールアップ／スケールダウンするため、手動による介入は不要です。これにより、非ピーク時間帯には必要な最小限の容量のみをプロビジョニングでき、ピーク時のみ必要な容量へとスケールアップすることで、データベースコストを効果的に削減できます。また、EC2ベースのデータベースソリューションを構築・管理するよりも、Aurora Serverlessへの移行ははるかに容易です。D．AWS Lambda関数をスケジュールして毎日開始時に必要なデータベース容量をプロビジョニングし、別のLambda関数をスケジュールして毎日終了時に容量を縮小する——この方法では、スケジュールされたLambda関数の管理や、正確なスケーリング動作の保証が必要になるため、Aurora Serverlessと比較して運用負荷が高くなります。さらに、1日のうちに予期せぬトラフィック変化が発生した場合にも、柔軟に対応できない可能性があります。したがって、運用負荷が最も少ない最適なソリューションは、データベースをAmazon Aurora Serverless DBクラスターに移行することです。