ある企業が Amazon DynamoDB テーブルに以下の特性を持つデータを保存しています。 ・過去3年分のアーカイブ済み注文履歴データ（5 TB 以上） ・四半期に1回の監査時にのみアクセスされる低頻度アクセステーブル ・スループット要件は最大 500 RCU / 100 WCU 程度 ・既存の DynamoDB API を使ったアプリケーションとの互換性を維持したい DynamoDB のストレージコストを最優先で削減する最も効果的な対策はどれですか？
Amazon DynamoDB Standard-IA テーブルクラスは、アクセス頻度の低いデータ向けにストレージコストを Standard クラス比で最大 60% 削減できます。テーブルクラスの変更は既存の DynamoDB API との互換性を維持したまま、アプリケーション側の変更なしに実施可能です。スループットコスト（RCU/WCU）は Standard より割高になりますが、四半期1回程度の低頻度アクセスシナリオではストレージ削減効果が大幅に上回ります。 選択肢AのAuto Scaling 設定はスループットコストの最適化には有効ですが、ストレージコストには影響しないため本問の主要課題を解決できません。 選択肢CのTTL は期限切れデータを自動削除する機能であり、長期保持が前提の監査用アーカイブデータには適用できません。 選択肢DのS3 + Athena 構成はさらなるコスト削減が見込めますが、データ移行作業が必要で DynamoDB API との互換性が失われ、アプリケーションの大幅な変更を要します。