Lambda関数をバックエンドとするRESTful APIがあります。トラフィックが少ない深夜や週末の後に月曜朝のアクセス集中が発生すると、最初の数十リクエストでレイテンシが著しく高くなります（コールドスタートが原因）。SLAとして99パーセンタイルのレイテンシを300ms以内に抑える要件があります。この問題を解決するための最も適切な方法はどれですか？
プロビジョニング済みコンカレンシーを設定すると、指定した数のLambda実行環境が事前に初期化された状態で維持されます。リクエストが来た際にコールドスタートなしで即座に処理できるため、99パーセンタイルのレイテンシ要件を安定して満たすのに最も効果的です。 選択肢AのLambda関数のメモリサイズ増強はCPU性能も向上するためコールドスタート時間を若干短縮できますが、コールドスタート自体はなくならず根本解決にはなりません。 選択肢CのLambda関数のタイムアウト値延長は処理の最大実行時間を設定するパラメータであり、コールドスタートの発生とは無関係です。 選択肢DのLambda関数をコンテナイメージに変更するとイメージサイズが大きくなることでコールドスタートが悪化する場合があり、レイテンシ改善にはなりません。