Q13 — AWS SAA-C03 第5章

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Q313. ある企業は、Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）とKubernetes Horizontal Pod Autoscalerを用いてコンテナアプリケーションを実行しています。ワークロードは1日の間で一貫しておらず、ソリューションズアーキテクトが、既存のノードがクラスター内で最大容量に達した際にノード数が自動的にスケールアウトしないことに気づきました。その結果、パフォーマンス問題が発生しています。この問題を、最も少ない管理オーバーヘッドで解決するソリューションはどれですか？

正解: B. Kubernetes Cluster Autoscalerを使用してクラスター内のノード数を管理する

解説

選択肢B：Kubernetes Cluster Autoscalerを使用してクラスター内のノード数を管理することは、管理オーバーヘッドが最も少ないソリューションです。これは、クラスターのリソース使用率に基づいてノード数を自動的に調整するため、ワークロードが増加すると新しいノードをクラスターに追加し、ワークロードが減少すると未使用のノードを自動的に削除します。選択肢A：メモリ使用率を追跡してノードをスケールアウトする方法は有効ですが、スケーリングポリシー、しきい値、ターゲットの手動設定が必要であり、管理オーバーヘッドが発生します。また、最適に設定されていない場合、過剰プロビジョニングまたは不足プロビジョニングを招く可能性があります。選択肢C：AWS Lambda関数を用いてEKSクラスターを自動的にリサイズする方法は、実装・保守が複雑です。カスタムスクリプトの作成や、EventBridgeなどによるノード使用率の監視およびLambda関数のトリガーといった追加コンポーネントの導入が必要であり、保守負荷が増大します。選択肢D：Amazon EC2 Auto Scalingグループを用いてワークロードを分散する方法も機能しますが、Kubernetes Cluster Autoscalerを用いる場合と比較して管理オーバーヘッドが大きくなります。EC2インスタンス、Launch Configuration（またはLaunch Template）、Auto Scalingポリシーの設定が必要であり、これらはKubernetes Cluster Autoscalerよりも設定・導入に時間がかかります。さらに、Amazon EKSとEC2 Auto Scalingグループ間の統合管理は複雑かつ時間のかかる作業となります。