Question#44(SAA-C03)
ある企業は、顧客からの注文を処理する3層ウェブアプリケーションを運用しています。ウェブ層はApplication Load Balancerの背後にあるAmazon EC2インスタンスで構成されています。処理層もEC2インスタンスで構成されています。企業は、ウェブ層と処理層をAmazon Simple Queue Service（Amazon SQS）を使用して分離しました。ストレージ層にはAmazon DynamoDBを使用しています。 ピーク時には、一部のユーザーが注文処理の遅延や停止を報告しています。企業は、これらの遅延時にEC2インスタンスがCPU使用率100%で動作し、SQSキューが溜まっていることに気付きました。ピーク時間は変動し、予測が困難です。 企業はアプリケーションのパフォーマンスを向上させる必要があります。 以下のどのソリューションが、これらの要件を満たしますか？
正解：D
このソリューションでは、Amazon EC2 Auto Scalingのターゲットトラッキングポリシーを適用し、処理層のEC2インスタンスをスケールアウトします。スケーリングはSQSキューのApproximateNumberOfMessages属性（キュー内のメッセージ数）に基づきます。このアプローチは、遅延の直接的原因であるSQSキューのバックログを監視し、メッセージ数が増加すると自動的にインスタンスを追加して処理能力を向上させます。ターゲットトラッキングポリシーは、変動するピーク時間に動的に対応し、CPU使用率100%の状態を緩和、ユーザーの遅延や停止を解消します。設定はシンプルで、SQSとAuto Scalingの標準機能を使用するため運用負担が低く、コスト効率も高いです。このソリューションは、アプリケーションのパフォーマンス向上の要件を効果的に満たします。 Amazon EC2 Auto Scalingのターゲットトラッキングポリシーを使用し、SQSキューのApproximateNumberOfMessagesに基づいて処理層をスケールアウトするソリューションは、変動するピーク時間に動的に対応し、SQSバックログを直接監視して遅延を解消します。シンプルな設定で運用負担が低く、処理層のスケーラビリティを確保するため、アプリケーションのパフォーマンス向上の要件に最適です。
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