あるデータ分析企業が、Amazon ECS（Fargate起動タイプ）上で大量データのバッチ処理ワークロードを運用しています。処理タスクは2種類存在します。 ①チェックポイント設計済みで中断・再試行可能なデータ集計タスク（全体の80%）と、 ②中断されると最初からやり直しが必要な機械学習モデルの学習タスク（全体の20%）です。コストを削減しながら、学習タスクの完了保証を維持したいと考えています。最もコスト効率が高く可用性要件を満たす構成はどれですか？
ECSのキャパシティプロバイダー戦略では、タスクの種類ごとにFARGATEとFARGATE_SPOTの使用比率・優先度を個別に制御できます。中断・再試行可能な集計タスクにFARGATE_SPOT（最大70%割引）を優先し、完走必須の学習タスクにはFARGATEのみを指定することで、コスト削減と可用性保証を同時に実現できます。 選択肢Aのすべてのタスクを Fargate Spot で実行は学習タスクも中断リスクにさらされます。EventBridgeによる再起動は可能ですが「最初からやり直し」が発生し、時間とコストの損失が大きくなります。 選択肢Cのすべてを Fargate（オンデマンド）で実行はFargate Spotの割引が全く得られず、タスク数を増やすとさらにコストが増加します。 選択肢DのECSをEC2起動タイプに変更はOSパッチ管理・クラスター管理などの運用負荷が増大し、Fargateのサーバーレス利点を失います。