あるCPUバウンドなLambda関数のコストとパフォーマンスを最適化したいと考えています。メモリ設定が低すぎると実行時間が延び、高すぎると単価が上がります。複数のメモリ設定で関数を実際に実行し、コストと実行時間のトレードオフを可視化して最適なメモリ値を決定する最も適切な方法はどれですか。
AWS Lambda Power Tuningは、関数を複数のメモリ設定で実際に実行し、実行時間とコストの関係をグラフ化して最適なメモリ値を提示するStep Functionsベースのオープンソースツールである。 メモリに比例してCPUも割り当てられるLambdaにおいて、トレードオフを実測データで可視化できるため要件に合致する。 選択肢Bは最速がコスト最適とは限らない。 選択肢Cはメモリ最適化ではない。 選択肢Dは複数構成を比較できない。