AWS認定資格 WEB問題集＆徹底解説

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A. 水平スケーリングにおけるスケールアウトの例である

スケールアウト（水平スケーリング）は、ノードやインスタンスの「数」を増やして処理能力を上げる手法です。Redshift でいえば 4 ノードから 8 ノードへ増やす操作が該当します。
本問ではノード数を 4 のまま変更していないと明記されているため、水平スケーリングには当たりません。

B. 需要の変動に合わせて容量が自動的に増減するエラスティシティの例である

エラスティシティ（弾力性）は、需要の変動に追随して容量が自動的に増減する性質を指します。
本問はデータ分析チームが意図的に一度だけノードタイプを変更した手動操作であり、自動でも増減でもありません。
Redshift で弾力性に相当するのは、同時実行クエリの増加に応じて一時的にクラスターを追加する Concurrency Scaling や、ワークロードに応じて容量が自動調整される Amazon Redshift Serverless です。

正解

C. 垂直スケーリングにおけるスケールアップの例である

垂直スケーリング（スケールアップ）は、個々のノードの vCPU・メモリ・ストレージ・I/O 性能といった「1 台あたりの能力」を引き上げる手法です。
ra3.xlplus から ra3.4xlarge への変更は、まさに 1 ノードあたりのリソースを大きくする操作であり、ノード数を変えずに能力だけを増やしているため垂直スケーリングに分類されます。
BI ダッシュボードのクエリ待ち時間短縮という目的とも整合する、典型的なスケールアップの例です。

D. データを複数ノードに分割して負荷を分散するシャーディングの例である

シャーディングは、データを一定のキーで分割し、複数のノードやデータベースに振り分けて負荷を分散するデータ分割の手法です。
Amazon Redshift は分散キーに基づいてデータをスライスへ分散する仕組みを元から備えていますが、ノードタイプを変更する操作そのものはデータの分割方法を変えるものではありません。
「複数ノードに分散」という語感で選ばせるディストラクタです。

正解への思考ルート

問題文から要件を抽出し、選択肢の適否を判断するのがポイントです。

要件	判断ポイント
ノード数は 4 ノードのまま変更していない	台数が変わらない＝水平スケーリングではない。この一文が最大の判断材料 →選択肢（A・D）を消す
ノードタイプを ra3.xlplus から ra3.4xlarge へ変更した	1 ノードあたりの vCPU・メモリ・I/O が増える＝垂直スケーリング（スケールアップ） →選択肢（C）が正解
管理者が意図的に一度だけ実施した変更	エラスティシティは需要に応じて自動で増減する性質。手動の恒久的な変更は該当しない →選択肢（B）を消す
データの分割方法は変えていない	シャーディングはデータを分割して振り分ける手法で、ノードの性能変更とは別の概念 →選択肢（D）を消す

ひっかけポイント

• 「ノード数は 4 ノードのまま変更せずに」という一文を読み飛ばすと、スケールアウトと取り違える。スケーリングの分類問題は「数」が変わったか「1 台の能力」が変わったかだけを見る
• Redshift は元々複数ノードにデータを分散する MPP なので「シャーディング」に見えてしまうが、今回行った操作はノード性能の変更であってデータ分割方式の変更ではない
• エラスティシティは「自動」かつ「増減（双方向）」が要件。手動で一度上げただけの変更を弾力性とは呼ばない
• ra3.xlplus → ra3.4xlarge は同じ ra3 ファミリー内のサイズ変更。ファミリーが同じでも「サイズが上がれば」スケールアップである点に迷わない

出題バリエーション

同じ知識が本番では条件を変えて出題されます。

問題文がこう変わったら	正解はこう変わる
「ノードタイプはそのままで、4 ノードから 8 ノードへ増やした」	水平スケーリング（スケールアウト）が正解に変わる。
「同時実行クエリが急増したときだけ自動的に処理能力が追加される仕組みにしたい」	Redshift の Concurrency Scaling（＝エラスティシティ）が正解軸に。
「ワークロードに応じて容量が自動で増減し、使った分だけ課金される構成にしたい」	Amazon Redshift Serverless が正解軸に。
「クラスターの構成変更をできるだけ短いダウンタイムで実施したい」	エラスティックリサイズ／クラシックリサイズ／スナップショットからの復元の使い分けが問われる。

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