SAAコスト最適化されたアーキテクチャの設計
あるメディア企業は動画トランスコード（フォーマット変換）ジョブを実行しています。各ジョブの処理時間は30分〜4時間で、ピーク時（平日夜間）には500件を同時並行で処理する必要があります。現在はオンプレミスクラスターを使用していますが、稼働率は約30%です。AWSへ移行してピーク需要への対応と最大のコスト削減を同時に実現するには、どのソリューションが最適ですか？
AAmazon EC2 Auto Scalingグループ（オンデマンドインスタンス）とAmazon SQSキューを組み合わせ、キュー深度に基づいてスケールする
EC2 Auto ScalingはSpot活用も可能ですが、AWS Batchのような高度なジョブスケジューリング機能がなく運用負荷が増大します。
BAWS BatchをSpotインスタンスで構成し、ジョブキューの優先度とコンピューティング環境を適切に設定する
✓ 正解
AWS Batch + Spotインスタンスは可変長の大規模バッチ処理に最適な組み合わせです。Spotインスタンスはオンデマンド比最大90%のコスト削減が可能で、AWS BatchがSpot中断時の自動再試行と依存関係管理を担います。Fair Shareスケジューリングにより500並列ジョブも効率的に処理できます。
CAWS Lambda（最大実行時間15分）とAWS Step Functionsを組み合わせて長時間ジョブを細かく分割処理する
Lambda は最大15分の実行時間制限があり長時間ジョブに不向きです。
DAmazon ECS on Fargateでタスクを動的にスケールし、Amazon SQSキューからジョブを取得して処理する
Fargateもスケーリングできますが、AWS Batchのような高度なジョブスケジューリング機能がなく運用負荷が増大します。
解説
AWS Batch + Spotインスタンスは可変長の大規模バッチ処理に最適な組み合わせです。Spotインスタンスはオンデマンド比最大90%のコスト削減が可能で、AWS BatchがSpot中断時の自動再試行と依存関係管理を担います。Fair Shareスケジューリングにより500並列ジョブも効率的に処理できます。
選択肢A：EC2 Auto ScalingはSpot活用も可能ですが、AWS Batchのような高度なジョブスケジューリング機能がなく運用負荷が増大します。
選択肢C：Lambda は最大15分の実行時間制限があり長時間ジョブに不向きです。
選択肢D：Fargateもスケーリングできますが、AWS Batchのような高度なジョブスケジューリング機能がなく運用負荷が増大します。
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