SAA高性能なアーキテクチャの設計
ある動画配信会社は、ユーザーがアップロードした4K動画ファイルをトランスコード（動画形式・解像度を変換する処理）するシステムを構築しています。通常は1時間あたり10〜50ジョブですが、週末のピーク時には500以上のジョブが同時発生することがあります。各ジョブの処理時間は5〜30分です。コスト効率を維持しつつ最大スループットを達成するアーキテクチャとして、最も適切なものはどれですか？
AAmazon SQSキューでリクエストを受け付け、EC2 Auto ScalingグループのOn-Demandインスタンスでジョブを処理する
EC2 Auto Scalingは機能しますが、ジョブ管理をアプリケーション側で実装する必要があり運用負荷が高まります。
BAWS BatchのマネージドコンピューティングにSpotインスタンスを使用し、ジョブキューでリクエストを管理する
✓ 正解
AWS Batchはバッチ・HPC（High Performance Computing：大規模並列計算）ワークロード向けに設計されており、Spotインスタンスとの統合により最大90%のコスト削減が可能です。需要に応じたキューイング・スケジューリング・自動スケーリングをマネージドで提供します。
CAWS LambdaをAmazon SQSトリガーで起動してトランスコード処理を実行する
AWS LambdaはMax15分のタイムアウト制限があり最大30分のジョブには対応できません。
DAmazon ECS on FargateをAmazon SQSトリガーで起動し、コンテナでトランスコード処理を実行する
Amazon ECS on Fargateは長時間タスクの実行は可能ですが、バッチ処理に特化したジョブキュー・スケジューリング機能を持たず、Spotインスタンス中断時の自動リトライ管理もAWS Batchより複雑になるためコスト効率と運用性で劣ります。
解説
AWS Batchはバッチ・HPC（High Performance Computing：大規模並列計算）ワークロード向けに設計されており、Spotインスタンスとの統合により最大90%のコスト削減が可能です。需要に応じたキューイング・スケジューリング・自動スケーリングをマネージドで提供します。
選択肢A の EC2 Auto Scalingは機能しますが、ジョブ管理をアプリケーション側で実装する必要があり運用負荷が高まります。
選択肢C の AWS LambdaはMax15分のタイムアウト制限があり最大30分のジョブには対応できません。
選択肢D の Amazon ECS on Fargateは長時間タスクの実行は可能ですが、バッチ処理に特化したジョブキュー・スケジューリング機能を持たず、Spotインスタンス中断時の自動リトライ管理もAWS Batchより複雑になるためコスト効率と運用性で劣ります。
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