DVAトラブルシューティングと最適化
データ集計処理を行うAWS Lambda関数が実行完了までに平均25秒かかっています。開発チームはソースコードのアルゴリズム最適化を完了しましたが、アーキテクチャを変更することなく、この関数の処理完了時間をさらに短縮してパフォーマンスを向上させたいと考えています。最も直接的で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関数のタイムアウトによる強制終了を防ぐだけであり、計算処理そのものの実行速度が向上するわけではありません。
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は割り当てられたメモリに比例してCPU処理能力などのリソースが増強されるため、メモリを増やすことでコード実行そのもののスピードを劇的に高速化できます。
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）を防ぐための機能であり、実行開始後のデータ処理そのものの所要時間を短縮する効果はありません。
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関数全体の同時実行数の上限を確保するための設定であり、個別のリクエストに対する単一のLambda関数の処理速度を引き上げるものではありません。
解説
AWS Lambdaにおいて、関数の実行パフォーマンス（計算処理速度）を向上させるための最も直接的なアプローチは、割り当てる「メモリ量」を増やすことです。Lambdaは設定されたメモリ量に比例してCPU能力、ネットワーク帯域幅、ディスクI/Oを自動的にスケールさせます。そのため、メモリを増強することでCPUパフォーマンスが向上し、データ処理などのコンピューティング集約型のタスクの実行時間を大幅に短縮できる可能性があります。
ドメイン別正答率・予想スコアでリアルタイムに実力把握
無限ノックでDVAを徹底対策。全問AI生成のオリジナル問題。
無料で演習を始める →