DVAトラブルシューティングと最適化

API GatewayとLambda(Node.js、256MB)で構築したREST APIで、一部リクエストに2秒以上のレイテンシスパイクが発生しています。CloudWatch Logsを確認すると、スパイクはREPORTログの「Init Duration」エントリと相関しています。トラフィックは平日9時〜18時に集中し、夜間はほぼゼロです。コスト効率を重視しながらこの問題を解決する最適なアプローチはどれですか?

A
Lambda関数のメモリを3008MBに増やし、コールドスタート時の初期化時間を短縮する
コールドスタートを多少改善しますが完全には排除できず、コストも高くなります。
B
Lambda関数にプロビジョニング済みコンカレンシー(Provisioned Concurrency)を設定し、Application Auto Scalingのスケジュールベースポリシーでビジネスアワー(9時〜18時)のみスケールアウト・夜間はスケールインする
✓ 正解
プロビジョニング済みコンカレンシーは指定された数のLambda実行環境を常に初期化済み状態に保つため、コールドスタート(Init Duration)を排除できます。トラフィックが予測可能な時間帯(9時〜18時)のみApplication Auto Scalingのスケジュールベースポリシーでスケールアウトし、夜間はスケールインすることでコストを最小化できます。
C
Lambdaのデプロイパッケージをzipで最適化してサイズを削減し、コールドスタート時のコードロード時間を短縮する
コールドスタート時のコードロード時間を短縮しますが、複数のコンカレンシーリクエストには対応できません。
D
API Gatewayのレスポンスキャッシュを有効化してLambda呼び出し回数自体を削減する
レイテンシスパイクの根本原因には対処しません。

解説

プロビジョニング済みコンカレンシーは指定された数のLambda実行環境を常に初期化済み状態に保つため、コールドスタート(Init Duration)を排除できます。トラフィックが予測可能な時間帯(9時〜18時)のみApplication Auto Scalingのスケジュールベースポリシーでスケールアウトし、夜間はスケールインすることでコストを最小化できます。 選択肢Aはコールドスタートを多少改善しますが完全には排除できず、コストも高くなります。 選択肢Cはコールドスタート時のコードロード時間を短縮しますが、複数のコンカレンシーリクエストには対応できません。 選択肢Dはレイテンシスパイクの根本原因には対処しません。

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