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
正解はCです。CPUがほとんどアイドル状態であることから、現在のcc2.8xlargeインスタンスは過剰なスペックであることがわかります。I/Oパフォーマンスの高い小型インスタンスに変更することで、コストを抑えつつジョブの実行時間を短縮できる可能性が高いです。
選択肢 A：Amazon S3のデータを複数の小さなファイルに分割することは、必ずしもパフォーマンス向上につながりません。むしろ、小さなファイルが多数あると、メタデータの管理オーバーヘッドが増加し、全体的なパフォーマンスが低下する可能性があります。
選択肢 B：既存のインスタンスでCPUがアイドル状態になっているため、同じタイプのインスタンスを追加しても効率は改善されません。また、コストも大幅に増加してしまいます。
選択肢 D：ファイルサイズを大きくすることで、読み込み効率が向上する可能性はありますが、CPUのアイドル状態という問題の本質的な解決にはなりません。インスタンスタイプの最適化の方が、より直接的かつ効果的な解決策となります。
Amazon EMR
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)
選択肢 A：Amazon S3のデータを複数の小さなファイルに分割することは、必ずしもパフォーマンス向上につながりません。むしろ、小さなファイルが多数あると、メタデータの管理オーバーヘッドが増加し、全体的なパフォーマンスが低下する可能性があります。
選択肢 B：既存のインスタンスでCPUがアイドル状態になっているため、同じタイプのインスタンスを追加しても効率は改善されません。また、コストも大幅に増加してしまいます。
選択肢 D：ファイルサイズを大きくすることで、読み込み効率が向上する可能性はありますが、CPUのアイドル状態という問題の本質的な解決にはなりません。インスタンスタイプの最適化の方が、より直接的かつ効果的な解決策となります。
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正答率 73%
No.38 解説
Amazon EMRを使用してAmazon S3に保存されている大量のデータを分析しています。現在使用しているcc2.8xlargeインスタンスタイプでは、処理中にCPUがほとんどアイドル状態になっています。ジョブの実行時間を短縮し、かつコスト効率を向上させるための最適な方法は次のうちどれですか？
- Amazon S3のデータを複数の小さなファイルに分割する
- タスクグループを追加し、cc2.8xlargeインスタンスの数を増やす
- I/Oパフォーマンスが高い、より小型のインスタンスタイプに変更する
- Amazon S3のデータをより大きなファイルに統合する