DVAトラブルシューティングと最適化

ある企業はAWS Lambdaで画像変換処理を実行しています。処理時間が長く、ユーザーからの応答速度改善を求められています。Lambda関数のコードやアルゴリズムを変更せずに処理性能を向上させる必要があります。最も適切な対応はどれですか。

A
Lambda関数に割り当てるメモリサイズを増加させる
✓ 正解
Lambdaではメモリ設定値に応じてCPUやネットワーク性能も割り当てられるため、メモリを増やすことで処理速度を向上できます。計算負荷の高い処理では特に有効な改善方法です。
B
Lambda関数のタイムアウト値を大きく変更する
タイムアウト値は関数が実行可能な最大時間を変更する設定であり、割り当てられるCPU性能や処理速度には影響しません。処理時間短縮の方法としては適切ではありません。
C
Lambda関数の同時実行数制限を引き上げる
同時実行数の増加は複数リクエストを処理する能力を高めますが、単一のLambda実行処理そのものの速度を向上させる設定ではありません。
D
Lambda関数のログ出力量を削減する
ログ出力量の削減はCloudWatch Logsへの書き込み量やコスト削減には有効ですが、Lambda内部の処理性能を向上させる直接的な方法ではありません。

解説

Lambdaは割り当てるメモリ量を増やすことでCPU性能やネットワーク性能も比例して向上します。そのため、計算処理やデータ変換処理の実行時間短縮が期待できます。タイムアウト値や同時実行数、ログ量の変更は処理そのものの速度向上には直接つながりません。

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