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SAAコスト最適化されたアーキテクチャの設計

ある小売企業のデータ分析チームが、Amazon S3に保存された過去3年分の売上データ(非圧縮CSV合計約500GB)をアドホッククエリで分析しています。クエリは月に20〜30回程度で、同時実行は最大3ユーザーです。現在はAmazon Redshift(dc2.large × 2ノード構成)を常時稼働させており、月額$600超のコストが発生しています。クエリ応答時間は5分以内を維持しながら最大限コストを削減するには、どれが最適ですか?

A
RedshiftクラスターをReserved Nodeに切り替えて1年間の前払いを行い、オンデマンド料金から最大75%の割引を受ける
Reserved Nodeはインスタンスが常時稼働する場合に有効な割引制度です。月20〜30回のクエリでは大半の時間がアイドル状態であり、アイドル中も予約料金が発生し続けます。割引率より無駄な稼働コストの方が上回るため、根本的なコスト削減になりません。
B
Amazon Redshift Serverlessに移行し、クエリ実行時のみRPU(処理ユニット)ベースで課金される構成にする
Redshift Serverlessはクエリ実行時のみ課金されるためコスト削減は可能ですが、最小8 RPUの制約があり管理コストも発生します。S3データへのアクセスにSpectrum設定が必要で、サーバーレスのAthenaより構成が複雑になります。
C
S3上のCSVデータをApache Parquet形式に変換したうえでAmazon Athenaを使用し、スキャンしたデータ量のみ課金される構成にする
✓ 正解
AthenaはS3データを直接クエリでき、料金はスキャン量$5/TBのみです。ParquetへのCSV変換でスキャン量が70〜80%削減され、月20〜30回のアドホッククエリでは数十ドル以下となり、$600超のRedshiftコストから劇的なコスト削減が実現できます。
D
Redshiftクラスターを廃止してAmazon EMR(Spark SQL)をSpotインスタンスで必要なときだけ起動してクエリを実行する
EMR(Spark SQL)はSpotインスタンスで安価に実行できますが、クラスターの起動に数分かかり、管理・設定の運用負荷が発生します。月20〜30回の分析ユースケースでは、サーバーレスで即時実行できるAthenaの方がシンプルかつ低コストです。

解説

Amazon Athenaはサーバーレスのインタラクティブクエリサービスで、S3のデータを直接クエリでき、料金は$5/TBスキャンのみです。クラスターの維持コストは一切不要です。CSVをApache Parquet形式に変換することでデータサイズが70〜80%圧縮され、列指向フォーマットにより必要な列だけをスキャンするためコストがさらに削減されます。月20〜30回のアドホッククエリでは数十ドル以下となり、現在の月額$600超から劇的なコスト削減が実現できます。5分以内の応答時間もAthenaで十分に達成できます。 選択肢AのReserved Nodeへの切り替えは、Redshiftクラスターを常時稼働させたまま料金を割引する方法です。月20〜30回しかクエリを実行しない場合、クラスターがアイドル状態の大半の時間にも課金が続くため、根本的なコスト削減にはなりません。 選択肢BのRedshift Serverlessは、クエリ実行時間ベースで課金されるため大幅なコスト削減は可能ですが、最小8 RPUの制約があります。S3上のデータを直接クエリするにはRedshift Spectrumとの連携設定も必要で、Athenaより構成が複雑になります。 選択肢DのEMR(Spark SQL)は、Spotインスタンスで安価に実行できますが、EMRクラスターの起動に数分かかります。月20〜30回の分析ではAthenaの方がシンプルかつコスト効率が高く、クラスター管理の運用負荷も不要です。

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