SOA-C03#1(reliability)
3 層 Web アプリは ALB、Auto Scaling Group の EC2、RDS で稼働しています。CPU 使用率が常に 30% 程度ですがアクセス急増時にレスポンスが悪化します。スケーリングを需要変動に追従させる最適な方法はどれですか。
正解：A
正解の根拠
予測スケーリングは過去 14 日のメトリクス傾向から需要を機械学習し、需要発生前にキャパシティを増やします。ターゲット追跡を併用することで、予測外のスパイクにも反応的に対処でき、需要追従性が最大化されます。
スケーリングポリシー比較
| 方式 | 予測性 | 反応性 |
|---|---|---|
| Step | なし | 中 |
| Target Tracking | なし | 高 |
| Predictive + Target | 高 | 高 |
| Scheduled | 手動定義 | 低 |
設定例
aws autoscaling put-scaling-policy
--auto-scaling-group-name web-asg
--policy-name predictive
--policy-type PredictiveScaling
--predictive-scaling-configuration file://config.json不正解の理由
- B: 常時 2 倍のオーバープロビジョン方式はコスト最適化を著しく損なう副作用があり、需要追従の効率性に劣る構成です。
- C: 手動スケジュール調整方式はスケーラビリティに劣る副作用があり、見落としリスクと突発スパイク時の対応漏れが発生します。
- D: ステップ単独方式は事前準備機能が無い副作用があり、急増時にウォームアップ遅延が発生する反応型の運用となります。
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