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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

B) 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)と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)が正解です。

B: Auto Scaling グループを Lambda 関数に置き換えることで、EC2インスタンスを常時稼働させる必要がなくなり、処理が必要な時のみ Lambda が実行されるため、大幅なコスト削減が期待できます。

C: 現在は各デバイスが個別のシャードを使用していますが、10台のデバイスで1つのシャードを共有することで、必要なシャード数を大幅に削減でき、Kinesis Data Streams のコストを削減できます。

A: より小さいインスタンスタイプを使用することでコスト削減は可能ですが、B の Lambda への置き換えほど効果的ではありません。

D: 2台のデバイスで1つのシャードを共有する案は、Cの10台で共有する案ほど効果的ではありません。

E: Auto Scaling グループのインスタンス数を減らすことでコスト削減は可能ですが、B の Lambda への置き換えほど効果的ではありません。また、処理能力が不足する可能性があります。

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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。

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