DVAトラブルシューティングと最適化
あるAWS Lambda関数が実行時間の長い複雑なデータ変換処理を行っています。現在、この関数の処理には平均12秒かかっています。開発チームはソースコードやアルゴリズムに手を入れることなく、Lambda関数の処理完了スピードを引き上げてレイテンシを短縮したいと考えています。最も効果的な設定変更はどれですか。
ALambda関数のタイムアウト設定（Timeout）をデフォルトの3秒から最大の15分（900秒）まで引き上げる。
タイムアウト時間を延長しても関数の計算能力や処理スピード自体は向上しないため、処理完了までの時間は短縮されません。
BLambda関数に割り当てるメモリ容量（Memory）を増やすことで、比例して割り振られるCPUパフォーマンスを向上させる。
✓ 正解
Lambdaのメモリ量を増やすと比例して計算用のCPUリソースが増強されるため、コードを変更せずに処理速度を直接的に向上させることができます。
CLambda関数にプロビジョンドコンカレンシー（Provisioned Concurrency）を設定して、関数を常に待機状態にしておく。
プロビジョンドコンカレンシーは初期化処理（コールドスタート）の遅延を抑止しますが、起動後に実行されるデータ処理自体の計算速度は変わりません。
DLambda関数の予約済コンカレンシー（Reserved Concurrency）の数値を増やして、同時実行の物理スロットを拡張する。
予約済コンカレンシーの追加は同時実行できるインスタンス数の最大上限を確保するものであり、単一の処理速度を高速化する効果はありません。
解説
AWS Lambdaでは、ユーザーが指定するメモリ割り当て量（128MB～10,240MB）に比例して、利用可能なCPUパワーやネットワーク帯域が自動的に調整されます。メモリ量を引き上げることで、割り当てられるCPUコア数や計算能力が増強されるため、計算重度の処理の実行時間を大幅に短縮（高速化）できます。タイムアウトの延長は強制終了を防ぐのみであり、プロビジョンドコンカレンシーは初期起動遅延（コールドスタート）の抑制に特化した機能です。
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