DOP弾力性に優れたクラウドソリューション
あるEコマース企業は、Auto ScalingグループのEC2インスタンスが起動してから実際にトラフィックを受け付けられるようになるまで平均12分かかっています。この遅延の原因は、アプリケーションパッケージのインストール・設定ファイルのS3からのダウンロード・ローカルキャッシュのウォームアップ処理にあります。フラッシュセールのような突発的なトラフィック急増時に、スケールアウト開始から新しいインスタンスがサービスに参加するまでの遅延を最小化するための最も適切な解決策はどれですか？
A予測スケーリング（Predictive Scaling）ポリシーを設定し、機械学習による需要予測に基づいて事前にインスタンスを起動する
予測スケーリングはMLによる需要予測に基づき事前にスケールアウトしますが、突発的で予測不能なフラッシュセールには対応できず、スケールアウト後に発生する12分の初期化遅延も解消できません。
BAuto Scalingグループにウォームプール（Warm Pool）を設定し、停止状態（Stopped）のインスタンスを事前に初期化した状態で待機させる
✓ 正解
ウォームプールはASGに紐づけて初期化済みEC2を停止または実行状態で待機させ、スケールアウト時に即座にInServiceへ移行させます。12分の初期化を大幅短縮でき、停止状態なら費用も抑えられます。
CEC2 Image Builderで完全に初期化済みのカスタムAMIを作成し、起動スクリプトを最短化する
カスタムAMIはAMIに焼き込める処理の初期化短縮には有効ですが、ランタイムのキャッシュウォームアップなどAMIに含められない処理は残るため、ウォームプールほどの効果は得られません。
Dスケジュールスケーリングポリシーを設定し、フラッシュセールの開始30分前に最大インスタンス数まで拡張しておく
スケジュールスケーリングは開始時刻が事前確定したイベントには有効ですが、突発的な需要急増には対応できず、突発イベントへの即応を狙うウォームプールとは目的が異なります。
解説
ウォームプール（Warm Pool）はAuto Scalingグループに紐づけて事前に初期化・設定済みのEC2インスタンスを停止状態または実行状態で待機させる機能です。スケールアウトイベント発生時、ASGはウォームプールのインスタンスを即座にInService状態へ移行させるため、12分の初期化時間を大幅に短縮できます。停止状態のインスタンスはコンピューティング費用がかからずコスト効率も高い解決策です。
選択肢Aの予測スケーリングはMLによる需要予測に基づき事前にスケールアウトしますが、突発的・予測不能なフラッシュセールには対応できず、スケールアウト後の12分の初期化遅延も解消されません。
選択肢CのカスタムAMIはAMIに焼き込める処理の初期化短縮には有効ですが、ランタイムのキャッシュウォームアップなどAMIに含められない処理は依然発生するため、ウォームプールほどの効果はありません。
選択肢Dのスケジュールスケーリングは開始時刻が事前確定したイベントには有効ですが、突発的な需要急増には対応できず、ウォームプールとは目的が根本的に異なります。
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