AWS認定資格 WEB問題集＆徹底解説
ソリューションアーキテクト-プロフェッショナル
解説
外れ値を処理するコンピューティングの平均量は 1 時間あたり 300 秒 (30 秒ごとに 10 個の
イベント) です。AWS Lambda では、外れ値の処理に必要なわずかなコンピューティング時間に対してのみ
支払いが発生するため、オプション B が正解です。オプション A と E はコストを削減しますが、いずれの
場合も 1 時間あたり 3,300 秒間使用されない Amazon EC2 インスタンス 1 つ以上の料金を支払う必要が
あります。オプション C と D は、Kinesis Data Streams のシャード時間のコストを削減します。ただし、
データ量が単一のシャードの 1 MB/秒のクォータを超えるため、オプション C は正しくありません。
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正答率 77%
No.7 解説
あるソリューションアーキテクトが、ビッグデータアプリケーションのコストを削減しなければならなくなりました。アプリケーション環境は、Amazon Kinesis Data Streams にイベントを送信する数百ものデバイスで構成されています。デバイス ID はパーティションキーとして使用されるため、各デバイスは個別のシャードを取得します。各デバイスは、毎秒 50 KB から 450 KB のデータを送信します。AWS Lambda 関数はシャードをポーリングしてデータを処理し、その結果を Amazon S3 に保存します。
別の Lambda 関数が 1 時間ごとに結果データに対して Amazon Athena クエリを実行し、外れ値を特定しま す。この Lambda 関数は、外れ値を Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) キューに配置します。 2 つの EC2 インスタンスで構成される Amazon EC2 Auto Scaling グループは、キューをモニタリングし、 外れ値に対処するために 30 秒のプロセスを実行します。デバイスは 1 時間ごとに平均 10 個の外れ値を送信します。 アプリケーションに対する変更の組み合わせで、最もコストが削減されるのはどれですか。 (2 つ選択)
A) Auto Scaling グループの起動設定を変更して、同じインスタンスファミリーでより小さいインスタンスタイプを使用するようにする。
B) Auto Scaling グループを、メッセージがキューに到着したときに呼び出される Lambda 関数に置き換える。
C) デバイスとデータストリームを再構成して、1 つのデータストリームシャードに対して 10 台のデバイスの比率を設定する。
D) デバイスとデータストリームを再構成して、1 つのデータストリームシャードに対して 2 台のデバイスの比率を設定する。
E) Auto Scaling グループのターゲット容量を EC2 インスタンス 1 つに変更する。
別の Lambda 関数が 1 時間ごとに結果データに対して Amazon Athena クエリを実行し、外れ値を特定しま す。この Lambda 関数は、外れ値を Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) キューに配置します。 2 つの EC2 インスタンスで構成される Amazon EC2 Auto Scaling グループは、キューをモニタリングし、 外れ値に対処するために 30 秒のプロセスを実行します。デバイスは 1 時間ごとに平均 10 個の外れ値を送信します。 アプリケーションに対する変更の組み合わせで、最もコストが削減されるのはどれですか。 (2 つ選択)
A) Auto Scaling グループの起動設定を変更して、同じインスタンスファミリーでより小さいインスタンスタイプを使用するようにする。
B) Auto Scaling グループを、メッセージがキューに到着したときに呼び出される Lambda 関数に置き換える。
C) デバイスとデータストリームを再構成して、1 つのデータストリームシャードに対して 10 台のデバイスの比率を設定する。
D) デバイスとデータストリームを再構成して、1 つのデータストリームシャードに対して 2 台のデバイスの比率を設定する。
E) Auto Scaling グループのターゲット容量を EC2 インスタンス 1 つに変更する。
- A,B
- B,D
- C,D
- B,E