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DEAデータオペレーションとサポート

あるデータエンジニアリングチームは、Amazon DynamoDB テーブルを使用してアプリケーションデータをリアルタイムで読み書きしています。 特定の時間帯に ProvisionedThroughputExceededException エラーが頻発しており、テーブルのどのパーティションキーがスロットリングを引き起こしているか(ホットパーティション)を特定する必要があります。 追加実装を最小限に抑えながら原因を効率的に特定できる AWS のサービスまたは機能はどれですか?

A
AWS CloudTrail のデータイベントログを有効化し、DynamoDB API コール履歴からアクセス頻度の高いパーティションキーを特定する
AWS CloudTrailはAPIコール履歴の記録は可能ですが、パーティションキー別の集計・ランキング機能がなく、大量ログからのホットパーティション特定は困難です。
B
Amazon CloudWatch Contributor Insights を DynamoDB テーブルに対して有効化し、最も頻繁にアクセスされるパーティションキーを可視化する
✓ 正解
CloudWatch Contributor InsightsはDynamoDBとネイティブ統合されており、テーブルまたはGSIに有効化するだけでアクセス頻度の高いパーティションキーをリアルタイムにランキング表示できます。追加実装なしでホットパーティションの原因を特定できる最も効率的な方法です。
C
Amazon DynamoDB Streams を有効化し、変更イベントを Amazon Kinesis Data Streams に送信してカスタムアクセス分析パイプラインを構築する
Amazon DynamoDB StreamsとKinesis Data Streamsはアクセスパターン分析が可能ですが、カスタム分析パイプラインの構築が必要で追加実装コストが高くなります。
D
AWS X-Ray を有効化し、DynamoDB へのリクエストトレースからスロットリングされたパーティションキーを特定する
AWS X-Rayはレイテンシのトレースには有効ですが、パーティションキー別アクセス頻度を集計・可視化する機能はありません。

解説

CloudWatch Contributor InsightsはDynamoDBとネイティブ統合されており、テーブルまたはGSIに有効化するだけでアクセス頻度の高いパーティションキーをリアルタイムにランキング表示できます。追加実装なしでホットパーティションの原因を特定できる最も効率的な方法です。 選択肢AのAWS CloudTrailはAPIコール履歴の記録は可能ですが、パーティションキー別の集計・ランキング機能がなく、大量ログからのホットパーティション特定は困難です。 選択肢CのAmazon DynamoDB StreamsとKinesis Data Streamsはアクセスパターン分析が可能ですが、カスタム分析パイプラインの構築が必要で追加実装コストが高くなります。 選択肢DのAWS X-Rayはレイテンシのトレースには有効ですが、パーティションキー別アクセス頻度を集計・可視化する機能はありません。

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