Q17 — AWS SAA-C03 第7章

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Q447. ある企業が、Amazon EC2 インスタンス上で分析ソフトウェアを実行しています。このソフトウェアは、ユーザーから送信されたジョブリクエストを受け取り、Amazon S3 にアップロードされたデータを処理します。ユーザーから、一部の提出データが処理されていないという報告があります。Amazon CloudWatch の監視によると、EC2 インスタンスの CPU 使用率が一貫して 100% に近い状態で推移しています。企業は、システムのパフォーマンスを向上させ、ユーザー負荷に応じてシステムを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は何を行うべきでしょうか？

• A. インスタンスのコピーを作成し、すべてのインスタンスを Application Load Balancer の後ろに配置する。
• B. Amazon S3 用の S3 VPC エンドポイントを作成し、ソフトウェアを更新してそのエンドポイントを参照するようにする。
• C. EC2 インスタンスを停止し、より高性能な CPU とより大容量のメモリを備えたインスタンスタイプに変更した後、インスタンスを再起動する。
• D. 着信リクエストを Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) にルーティングする。キューのサイズに基づいて EC2 Auto Scaling グループを設定し、ソフトウェアを更新してキューから読み取るようにする。 ✓

正解: D. 着信リクエストを Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) にルーティングする。キューのサイズに基づいて EC2 Auto Scaling グループを設定し、ソフトウェアを更新してキューから読み取るようにする。

解説

CPU 使用率が常に 100% に近い状態であることは、単一のインスタンス（または固定数のインスタンス）では処理能力がボトルネックになっていることを示しています。単純にインスタンスタイプを大きくする（選択肢 C）や、ロードバランサで複数インスタンスを並べるだけ（選択肢 A）では、リクエストの到着タイミングや処理時間のばらつきに対応できず、過負荷時にリクエストが失われる可能性があります。また、S3 VPC エンドポイント（選択肢 B）はネットワーク経路の最適化には有効ですが、CPU ボトルネックの根本原因である処理能力不足やスケーラビリティの問題を解決しません。一方、選択肢 D では、リクエストを非同期でキューに蓄積し、キューの長さ（待機中のタスク数）に基づいて Auto Scaling グループが自動的にインスタンス数を増減させることで、負荷に応じた柔軟かつ効率的なスケーリングが実現できます。これにより、過負荷時のリクエスト損失を防ぎ、コスト効率も向上します。したがって、最も適切な解決策は D です。