Q3 — AWS SAP-C02 第2章
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Q153. ある企業が、オンプレミスのサーバー1,000台をAWSに移行することを計画しています。これらのサーバーは、同社のデータセンター内の複数のVMwareクラスター上で動作しています。移行計画の一環として、企業はCPU使用率、RAM使用量、OS情報、実行中のプロセスなど、サーバーのメトリクスを収集したいと考えています。その後、これらのデータを照会および分析したいと考えています。この要件を満たすソリューションはどれですか？
- A. オンプレミスホスト上にAWS Agentless Discovery Connector仮想アプライアンスをデプロイおよび設定します。AWS Migration HubでData Explorationを設定し、AWS Glueを使用してデータに対してETLジョブを実行します。Amazon S3 Selectを用いてデータを照会します。
- B. オンプレミスホストからVMのパフォーマンス情報のみをエクスポートします。必要なデータを直接AWS Migration Hubにインポートします。Migration Hubで不足している情報を手動で更新します。Amazon QuickSightを用いてデータを照会します。
- C. オンプレミスホストからサーバー情報を自動的に収集するスクリプトを作成します。AWS CLIのput-resource-attributesコマンドを使用して、詳細なサーバー情報をAWS Migration Hubに保存します。Migration Hubコンソールからデータを直接照会します。
- D. 各オンプレミスサーバーにAWS Application Discovery Agentをデプロイします。AWS Migration HubでData Explorationを設定し、Amazon Athenaを使用してAmazon S3に格納されたデータに対して事前定義されたクエリを実行します。 ✓
正解: D. 各オンプレミスサーバーにAWS Application Discovery Agentをデプロイします。AWS Migration HubでData Explorationを設定し、Amazon Athenaを使用してAmazon S3に格納されたデータに対して事前定義されたクエリを実行します。
解説
正解はDです。AWS Application Discovery Agentは、オンプレミスの物理サーバーや仮想マシンから包括的なディスカバリー情報を（CPU、メモリ、OS、実行中プロセスなど）収集でき、AWS Migration Hubに送信します。Data Exploration機能により、収集されたデータはAmazon S3に自動的にエクスポートされ、Amazon Athenaを用いて標準SQLでクエリ可能です。これは、要件である「メトリクスの収集」と「クエリ・分析」の両方をネイティブにサポートする唯一のソリューションです。AはAgentless Discovery ConnectorはVMware環境では制限があり、プロセスレベルの詳細やOS情報の収集が不十分です。BはMigration Hubへの直接インポートや手動更新は非推奨かつスケーラブルではなく、QuickSight単体では生データの柔軟な分析が困難です。Cはput-resource-attributesはリソース属性の静的メタデータのみを扱い、リアルタイムまたは詳細なメトリクス（例：実行中プロセス一覧）をサポートしません。