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eコマース企業が SageMaker エンドポイントで商品レコメンデーションモデルを運用しています。CloudWatch メトリクスで以下の状況が観測されました：モデルのレイテンシー（応答時間）が急増、CPU使用率が90%超、4xx エラーが散見されます。同時に Model Monitor のレポートでは入力データの分布に大きな変化は検出されていません。根本原因として最も可能性が高いものと、対処法の組み合わせはどれですか？
Aコンセプトドリフト（時間経過によるデータとターゲットの関係性の変化）が発生している可能性があるため、SageMaker Clarify でモデルの予測品質を分析し必要に応じてモデルを再トレーニングする
コンセプトドリフトは、Model Monitor でデータドリフトが検出されていないため可能性が低い。
Bトラフィックの急増によるキャパシティ不足の可能性があるため、SageMaker エンドポイントの Auto Scaling ポリシーを設定してインスタンス数を自動増加させるか、より高スペックのインスタンスタイプに変更する
✓ 正解
CPU使用率90%超・レイテンシー急増・4xxエラーの組み合わせは、インフラレイヤーのキャパシティ不足を示す典型的なパターン。Model Monitor でデータドリフトが検出されていないため、モデル品質の問題（A）やアーティファクト破損（C）の可能性は低い。IAM/S3問題（D）の場合は5xxエラーが発生する。SageMaker Application Auto Scaling でInvocationsPerInstanceメトリクスに基づきインスタンスを自動スケールする設定が最適な対処法。
Cモデルアーティファクトが破損している可能性があるため、SageMaker Model Registry から以前承認済みのモデルバージョンをロールバックし、エンドポイントを再デプロイして正常稼働を回復する
モデルアーティファクト破損は、破損によるエラーは5xxエラーになるため、観測されている4xxエラーとは矛盾する。
DS3 バケットポリシーの変更によりSageMakerロールがモデルアーティファクトにアクセスできなくなった可能性があるため、対象のIAM ポリシーと S3 バケットポリシーを詳細に確認・修正する
S3 バケットポリシー問題は、アクセス不可の場合5xxエラーが発生するため、4xxエラーのパターンとは異なる。
解説
CPU使用率90%超・レイテンシー急増・4xxエラーの組み合わせは、インフラレイヤーのキャパシティ不足を示す典型的なパターン。Model Monitor でデータドリフトが検出されていないため、モデル品質の問題（A）やアーティファクト破損（C）の可能性は低い。IAM/S3問題（D）の場合は5xxエラーが発生する。SageMaker Application Auto Scaling でInvocationsPerInstanceメトリクスに基づきインスタンスを自動スケールする設定が最適な対処法。
選択肢Aのコンセプトドリフトは、Model Monitor でデータドリフトが検出されていないため可能性が低い。
選択肢Cのモデルアーティファクト破損は、破損によるエラーは5xxエラーになるため、観測されている4xxエラーとは矛盾する。
選択肢Dの S3 バケットポリシー問題は、アクセス不可の場合5xxエラーが発生するため、4xxエラーのパターンとは異なる。
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