大規模なEコマース企業がAWS上でオンライン販売プラットフォームを運営しています。 現在の構成は以下の通りです： ・us-east-1に200台以上のEC2インスタンス（m5.2xlarge、m5.4xlarge、c5.2xlargeが混在）でWebアプリケーションをホスト ・Auto ScalingグループでCPU使用率70%をターゲットにしたターゲット追跡スケーリングポリシーを使用 ・すべてオンデマンドインスタンスを使用、月間EC2コストが$120,000を超過 ・CloudWatchメトリクスによると過去2年間の平均CPU使用率は35%前後で推移 ・週末・祝日にトラフィックのピークがあり、平日深夜は最小構成の10台程度で稼働 経営層からコストを30%以上削減するよう指示があり、以下が要件です： ・ピーク時のパフォーマンス維持 ・運用の複雑性の最小化 ・ビジネスへの影響を最小化した変更実施 ソリューションアーキテクトとして最も適切なコスト最適化戦略はどれですか？
Compute Optimizerで平均CPU使用率35%のワークロードに適したインスタンスタイプへ最適化した上で、ベースライン分にCompute Savings Plans（オンデマンド比最大66%割引）、変動部分にスポットインスタンス（最大90%割引）を適用することで30%超の削減が実現できます。スケジュールされたスケーリングで週末ピークを事前にキャパシティ確保することでスポット中断リスクも軽減できます。 選択肢AのStandard RIはAuto Scalingの増減に対応できず余剰が発生します。 選択肢CのECSとFargateへの移行はアプリケーション変更と移行作業が必要で「複雑性の最小化」要件に反します。 選択肢Dの3年間のコンバーティブルリザーブドインスタンスは柔軟性を大きく損ない将来の構成変更時に損失が生じます。