DVAトラブルシューティングと最適化
データ集約処理を行うAWS Lambda関数が、処理の完了までに平均18秒かかっています。開発チームはソースコードやアルゴリズムを変更することなく、このLambda関数の処理完了時間を短縮して実行パフォーマンスを向上させたいと考えています。最も効果的な設定変更はどれですか。
ALambda関数のタイムアウト（Timeout）設定の値をデフォルトの3秒から最大の15分（900秒）に引き上げる。
タイムアウト設定を延長してもLambda関数の計算処理速度自体が上がるわけではないため、処理時間の短縮には寄与しません。
BLambda関数に割り当てるメモリ容量（Memory）を増やすことで、比例して割り当てられるCPUの計算処理能力を強化する。
✓ 正解
Lambdaでは割り当てるメモリ量を増やすと比例して計算用CPUリソースが増強されるため、コードを変更せずに実行スピードを高速化できます。
CLambda関数のプロビジョンドコンカレンシー（Provisioned Concurrency）を有効化して、実行インスタンスを常時スタンバイさせる。
プロビジョンドコンカレンシーは関数の初期化遅延（コールドスタート）を防ぐものであり、起動後に実行される計算処理自体の速度は向上しません。
DLambda関数の予約済コンカレンシー（Reserved Concurrency）の数値を増やして、同時実行が可能なインスタンスの上限数を拡大する。
予約済コンカレンシーの拡張は同時実行の最大上限数を制御・確保する設定であり、単一リクエストの処理速度を引き上げる効果はありません。
解説
AWS Lambdaでは、割り当てるメモリ量（128MB～10,240MB）に比例して、利用可能なCPUパワーやネットワーク帯域が自動的に割り当てられます。メモリ量を引き上げることで利用できるCPUパフォーマンスが比例して向上するため、CPU負荷の高いデータ処理や計算処理の実行時間を直接的に短縮できます。タイムアウトの延長は打ち切りを防ぐのみであり、プロビジョンドコンカレンシーは初期起動遅延（コールドスタート）の抑制に特化した機能です。
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