ある金融サービス企業は、月末に数千社の取引先から届く財務諸表（Financial Statement）ファイルをAmazon S3から取得し、カスタムの解析処理を行っています。以下の条件があります。 ・各ファイルの解析処理は互いに独立しており、並列実行が可能 ・解析ロジックはDockerコンテナ化されたPythonアプリケーション ・ファイルサイズにより処理時間が数分〜数時間まで幅がある ・コスト最適化のためAmazon EC2 Spotインスタンスを活用したい ・ジョブのキューイング・優先度制御・失敗時の自動リトライが必要 この要件を最も適切に満たすAWSサービスはどれですか？
AWS Batchはコンテナ化されたバッチジョブのスケジューリングと実行に特化したフルマネージドサービスです。Job DefinitionでDockerコンテナを指定し、Managed Compute EnvironmentでEC2 Spotインスタンスを自動活用してコストを最適化します。Job Queueとスケジューリングポリシーで優先度制御・自動リトライが可能で、処理時間の上限なく数時間のジョブも実行できます。 選択肢AのAmazon ECS on Fargateはコンテナ実行基盤ですが、ジョブキューイング・優先度制御・Spotインスタンスを活用した自動スケーリングはAWS Batchほど充実しておらず、バッチ処理向け管理機能を自前で構築する必要があります。 選択肢BのAWS Glue ETLはSparkベースのデータ変換サービスです。任意のDockerコンテナによるカスタムアプリケーションのジョブキューイングや長時間バッチ管理には設計されていません。 選択肢CのAWS Lambdaは最大15分の実行時間制限があるため、数時間かかる処理には使用できません。SpotインスタンスやJobキューイング機能も持ちません。