DVAトラブルシューティングと最適化
大量の画像リサイズ処理を実行するAWS Lambda関数があります。現在、処理の完了までに平均20秒かかっており、レイテンシを削減して処理を高速化することが求められています。アプリケーションコードを変更することなく、このLambda関数の処理速度を向上させる最も効果的な方法はどれですか。
ALambda関数のタイムアウト制限値をデフォルトの3秒から15分（900秒）へ引き上げる。
タイムアウト設定を延長しても、Lambda関数の処理能力や処理速度自体が向上するわけではありません。
BLambda関数の割り当てメモリサイズを増やすことで、比例して割り当てられるCPUリソースを強化する。
✓ 正解
Lambdaのメモリ量を増やすと比例してCPUパフォーマンスも向上するため、CPU負荷の高い画像処理などの実行時間を直接短縮できます。
CLambda関数にプロビジョンドコンカレンシーを設定して、実行インスタンスを常にウォーム状態に保つ。
プロビジョンドコンカレンシーはコールドスタート（初期化遅延）を防止しますが、起動後のコード処理速度を向上させる効果はありません。
DLambda関数の最大同時実行数（予約済コンカレンシー）の値を増やして並列性を引き上げる。
予約済コンカレンシーの引き上げは同時に実行できる関数インスタンス数を増やすものであり、単一のリサイズ処理速度を上げるものではありません。
解説
AWS Lambdaでは、割り当てるメモリ容量（128MB～10,240MB）に比例してCPUコア数や計算機能が自動的にスケールします。画像リサイズのようなCPU主導の重い処理では、メモリ設定を増やすことで利用可能なCPUパワーが増強され、実行スピードが大幅に短縮されます。タイムアウトの延長は打ち切りを防ぐだけで速度は上がらず、プロビジョンドコンカレンシーは初期起動時間の短縮に留まります。
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