Q50 — AWS SAA-C03 第5章

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Q350. ある企業は、Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）を用いてコンテナアプリケーションを実行しています。同社のワークロードは1日の間で一定ではなく、ワークロードに応じてAmazon EKSを自動的にスケールイン／スケールアウトしたいと考えています。これらの要件を満たすとともに、運用オーバーヘッドを最小限に抑えるためには、以下のうちどの2つの手順を組み合わせればよいでしょうか？（該当する2つを選択してください。）

• A. AWS Lambda関数を使用してEKSクラスターのサイズを変更する
• B. Kubernetes Metrics Serverを使用してHorizontal Pod Autoscaler（HPA）を有効化する ✓
• C. Kubernetes Cluster Autoscalerを使用してクラスター内のノード数を管理する ✓
• D. Amazon API Gatewayを使用し、それをAmazon EKSに接続する
• E. AWS App Meshを使用してネットワーク活動を監視する

正解: B. Kubernetes Metrics Serverを使用してHorizontal Pod Autoscaler（HPA）を有効化する, C. 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

正解は選択肢BおよびCです。これら2つを組み合わせることで、要件を満たしつつ運用オーバーヘッドを最小限に抑えられます。B：Kubernetes Metrics Serverは、PodなどのKubernetesリソースに関するメトリクスを提供し、Amazon EKSにおけるHorizontal Pod Autoscaler（HPA）の有効化に利用できます。HPAは、CPU使用率やその他のカスタムメトリクスに基づいてPodのレプリカ数を自動的に調整するため、ワークロードの変動に応じて迅速かつ手動介入なしにスケールアップ／スケールダウンが可能です。C：Kubernetes Cluster Autoscalerは、クラスター内で実行されるワークロードのリソース需要に基づき、Amazon EKSクラスター内のノード数を自動的に調整します。また、現在のワークロードに必要な最小限のノードのみを維持することで、コスト削減にも貢献します。HPAとCluster Autoscalerを併用することで、リソースの最適な活用と運用負荷の低減を同時に実現できます。Aは、AWS Lambda関数によるクラスターの手動リサイズを想定しており、Kubernetes標準機能を利用する場合と比較して追加の設定・管理が必要です。Dは、APIの管理を目的としたAmazon API Gatewayの利用であり、Kubernetesクラスターのスケーリングとは無関係です。Eは、ネットワークトラフィックの可視化を目的としたAWS App Meshの利用であり、EKSクラスターのスケーリングには直接関係ありません。