Question#6(Professional Cloud Developer)

あなたの電子商取引（eコマース）アプリケーションはユーザーベースが急速に拡大しており、バックエンド API への過剰なリクエストが原因でパフォーマンスの問題が発生しています。あなたのチームはこの API を開発・管理しています。

バックエンドの Cloud SQL データベースが高負荷の処理に苦慮しており、レイテンシやタイムアウトが発生しています。API のパフォーマンスを最適化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させるソリューションを実装する必要があります。あなたは何をすべきですか？

A. Apigee を使用して API を公開する。Memorystore for Redis を使用して、頻繁にアクセスされるデータをキャッシュする。失敗したリクエストを再試行するために、アプリケーションに指数バックオフ（exponential backoff）を実装する。
B. Apigee を使用して API を公開する。API トラフィックを制御するために、Apigee でレート制限とアクセス制御ポリシーを実装する。データベースの過負荷を防ぐために、Pub/Sub を使用してリクエストをキューに入れる。
C. Cloud Load Balancing を使用して API を公開する。応答をキャッシュするために、ロードバランサの前に Cloud CDN を使用する。失敗したリクエストを再試行するために、指数バックオフを実装する。
D. Cloud Load Balancing を使用して API を公開する。より多くの同時リクエストを処理するために、データベースインスタンスのメモリを増やす。API リクエストを制御するために、アプリケーションコードにカスタムのレート制限メカニズムを実装する。

正解：A

この問題の解決策には、「キャッシュによるDB負荷の直接的な削減」と「エラー時の適切なリトライ処理」の両方が求められています。

Memorystore (Redis) による負荷軽減: データベースが苦慮している最大の原因は、同じデータ（商品情報や在庫など）への繰り返しのクエリです。Memorystore をキャッシュ層として導入することで、DB への問い合わせを劇的に減らし、応答速度を高速化できます。
Apigee による管理: Apigee は API ゲートウェイとして、トラフィックの可視化やセキュリティ、管理を高度に行うことができます。
指数バックオフ: ネットワークの一時的な問題や過負荷でエラーが発生した際、即座にリトライするとさらに負荷を悪化させます。待機時間を段階的に増やす「指数バックオフ」は、システムの回復を助ける標準的なベストプラクティスです。

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