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ソリューションアーキテクト-プロフェッショナル

正解 B問題

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解説

正解はB（10台のデバイスで1つのKinesisシャードを共有するよう再構成する）です。この方法が最もコスト効果的です。Kinesis Data Streamsのコストは主にシャード数に基づいており、各デバイスが個別のシャードを使用している現在の構成は非効率的です。1つのシャードは1秒あたり1MBまでのデータを処理できるため、10台のデバイス（合計500KB〜4.5MB/秒）を1つのシャードに統合することで、シャード数を大幅に削減でき、コストを最も効果的に下げることができます。

選択肢 A：EC2インスタンスのサイズを小さくすることで若干のコスト削減は可能ですが、Kinesisシャードの数を減らす方が大きな影響があります。

選択肢 C：EC2インスタンスをLambda関数に置き換えることでコスト削減の可能性はありますが、現在のアーキテクチャの主要なコスト要因であるKinesisシャードの数には影響しません。

選択肢 D：Auto Scalingグループの最小容量を1インスタンスに設定することで、わずかなコスト削減は可能かもしれませんが、現在2台のEC2インスタンスしか使用していない状況では、大きな影響はありません。また、これもKinesisのコストには影響しません。

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正答率 76%

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する必要があります。現在のアーキテクチャは以下の通りです：

- 数百台のデバイスが Amazon Kinesis Data Streams にデータを送信
- 各デバイスは個別のシャードを使用し、毎秒50KB〜450KBのデータを送信
- AWS Lambda 関数がデータを処理し、結果を Amazon S3 に保存
- 別の Lambda 関数が1時間ごとに Athena クエリを実行し、外れ値を SQS キューに配置
- 2台の EC2 インスタンスが SQS キューをモニタリングし、外れ値を処理

このアーキテクチャのコストを最も効果的に削減する方法は何ですか？

EC2 インスタンスをより小さいインスタンスタイプに変更する
10台のデバイスで1つのKinesisシャードを共有するよう再構成する
EC2 インスタンスを Lambda 関数に置き換える
Auto Scaling グループの最小容量を1インスタンスに設定する

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