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SAAコスト最適化されたアーキテクチャの設計

あるEラーニングプラットフォームは、受講者のアクティビティとレポート提出をMySQLデータベースで管理しています。負荷が大きく変動し、平日夜(提出締め切り前後)は同時接続数が数万件に達しますが、休日の午前中は200件未満になります。現在はdb.r5.4xlarge(16 vCPU・128GB RAM)のRDS MySQLを使用していますが、オフピーク時のCPU使用率は10%未満です。パフォーマンスを維持しつつ最もコストを削減できるアーキテクチャ変更はどれですか?

A
Amazon Aurora MySQL Serverless v2 へ移行し、最小・最大 ACU の上限を設定することで実際の負荷に応じた自動スケーリングを実現する
✓ 正解
Aurora Serverless v2は0.5 ACU単位で自動スケールし、最小ACUをオフピーク向けの低い値に設定することで待機コストを最小化しながらピーク時は即時スケールアップできる。MySQL互換のため移行コストも低く、使用量課金でコスト効率が最も高い。
B
RDS MySQL をマルチ AZ 構成の db.r5.xlarge にダウンサイズし、読み取り用に Auto Scaling 対応の読み取りレプリカを追加する
読み取りレプリカは読み取り負荷を分散するが書き込みは主インスタンスに集中する。db.r5.xlargeへのダウンサイズはピーク時の数万接続に対する書き込み処理能力が不足するリスクがあり、根本的なコスト最適化にならない。
C
RDS MySQL を db.r5.2xlarge に変更し、AWS Lambda と EventBridge でオフピーク時間帯に自動停止・自動起動を実行する
RDS停止中はデータベースへの接続が完全に遮断される。休日午前中でも200件の接続が発生する本番環境では停止できず、最大7日で自動再起動する制約もある。開発・テスト環境向けの手法であり本番の学習プラットフォームには不適切。
D
Amazon DynamoDB のオンデマンドキャパシティモードに移行し、接続数の変動に応じて自動でキャパシティをスケーリングさせる
DynamoDBはNoSQLであり、リレーショナルデータ(受講者・コース・提出物の結合クエリなど)を移行するにはデータモデルとアプリケーションの大規模な再設計が必要。移行コストと工数がコスト削減効果を大きく上回る。

解説

Aurora MySQL Serverless v2 は実際のデータベース負荷に応じて 0.5 ACU 単位でコンピューティングリソースを自動的にスケールアップ・ダウンします。最小 ACU を低い値(例:0.5〜2 ACU)に設定することでオフピーク時のコストを大幅に削減でき、ピーク時は設定した最大 ACU まで瞬時にスケールアップします。プロビジョニングインスタンスと異なり使用した分のみ課金されるため、負荷変動が大きいワークロードに最もコスト効率が高い選択肢です。MySQL互換のため既存アプリケーションへの影響も最小限に抑えられます。 選択肢BのRDS MySQL 読み取りレプリカはスケールアウトするのは読み取り負荷のみで、書き込みは主インスタンスに集中する。db.r5.xlargeへのダウンサイズはピーク時の書き込み処理能力が不足するリスクがある。 選択肢CのRDS MySQL 自動停止・起動は開発・テスト環境向けの機能で、停止中はアクセスが完全に遮断される。200件の接続が残る休日でも稼働が必要な本番ワークロードには適さない。 選択肢DのAmazon DynamoDBはNoSQLデータベースであり、MySQLの複雑なリレーショナルスキーマや結合クエリを再現するにはアプリケーションの大規模な書き換えが必要で、移行コストがコスト削減効果を上回る。

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