SAP新しいソリューションのための設計
ある製薬企業は、新規のゲノム解析プラットフォームをAWSに構築します。解析ジョブはバッチ型で、1ジョブあたり数時間のCPU集約的処理を行い、中断されても先頭から再実行すれば結果は変わりません（チェックポイントなし）。月内の処理量は研究フェーズに応じて大きく変動し、ゼロの日もあれば数千ジョブが集中する日もあります。要件は次の通りです。コンピューティングコストを最大限に削減すること、運用チームによるクラスター管理やスケーリング設定を不要にすること、ジョブが中断された場合は自動的に再実行されること。これらを満たす最もコスト効率の高い構成はどれですか。
AAWS BatchをEC2オンデマンドのマネージド型コンピューティング環境で実行し、Auto Scalingでジョブ数に応じてインスタンスを増減させ、中断時はジョブキューの再実行設定でリトライする
EC2オンデマンドのマネージド環境は管理負荷とリトライ要件は満たすが、Spotに比べて単価が高く「コストを最大限に削減」という要件を満たせない。中断耐性のあるワークロードでオンデマンドを選ぶ必然性もない。
BAmazon EKSクラスターをスポットインスタンスのマネージドノードグループで常時稼働させ、KubernetesのJobリソースでバッチを実行し、ノード中断時にPodを再スケジュールする
EKSスポットは中断耐性とコスト削減は満たすが、クラスターを常時稼働させマネージドノードグループやスケーリングを運用チームが構成・管理する必要があり、クラスター管理不要・スケーリング設定不要の要件に反する。
CAWS BatchをFargate Spotのコンピューティング環境で実行し、ジョブ定義のリトライ戦略でスポット中断時に自動再試行する
✓ 正解
Fargate Spotはオンデマンドよりはるかに安くクラスターやノードのプロビジョニングが不要で、ジョブのない日は課金されない。AWS Batchのリトライ戦略でスポット中断時に自動再試行でき、コスト・運用・中断再実行の全要件を満たす。
D解析処理を1ジョブ1呼び出しのAWS Lambda関数に分割し、Amazon SQSをトリガーにして並列実行し、失敗時はデッドレターキュー経由で再実行する
Lambdaは最大実行時間が15分に制限されており、1ジョブ数時間のCPU集約的なゲノム解析処理を完了できない。並列化やDLQ再実行を組んでも実行時間の制約で要件を満たせない。
解説
中断耐性があり（チェックポイント不要で再実行可能）、処理量がゼロから数千ジョブまで変動するバッチワークロードには、AWS BatchのFargate Spotコンピューティング環境が最適です。
Fargate Spotはオンデマンド比で大幅に割安で、かつサーバーレスのためクラスターやノードのプロビジョニング・スケーリング設定が一切不要です。ジョブがない日は課金されずコストを最小化できます。
AWS Batchのジョブ定義にリトライ戦略を設定すれば、スポット中断（中断理由）で失敗したジョブを自動的に再試行でき、中断時自動再実行の要件を満たします。
選択肢AのEC2オンデマンドはSpotより高価で、コスト最大削減の要件に反する。
選択肢BのEKSスポットは中断耐性とコストは満たすが、クラスターを常時稼働させノードグループやスケーリングを運用チームが管理する必要があり、管理不要の要件に反する。
選択肢DのLambdaは最大実行時間15分の制限があり、数時間のCPU集約ジョブを実行できない。
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