無限ノック › SOA 練習問題一覧 › 問題SOA 信頼性とビジネス継続性
あるSaaSアプリケーションはEC2 Auto Scalingグループ（ALB配下）で稼働しています。平日の朝8時前後にアクセスが急増する明確な周期パターンがありますが、インスタンスの起動からアプリ初期化完了まで約10分かかるため、現行のターゲット追跡スケーリングでは増加に追従しきれず、毎朝レイテンシ悪化が発生しています。運用チームは手動でのスケジュール定義や容量見積もりを避けつつ、需要の先回りでキャパシティを確保したいと考えています。最も適切なスケーリング設定はどれですか。
A Auto Scalingの予測スケーリングポリシーを有効化し、過去の負荷履歴から需要を予測して事前にキャパシティを確保する
✓ 正解
予測スケーリングは過去のメトリクス履歴をMLで分析し周期的需要を予測して事前にキャパシティを確保するため、10分の起動遅延があっても朝の急増に先回りで追従でき、手動の容量・時刻定義も不要で要件に最も合致します。
B CloudWatchメトリクスに基づくステップスケーリングポリシーを設定し、CPU使用率の上昇段階に応じて複数台ずつ追加する
ステップスケーリングはCPU上昇を検知してから段階的に増強するリアクティブ方式であり、インスタンス起動に10分かかる本ワークロードでは急増に間に合わずレイテンシ悪化を防げないため不適切です。
C ターゲット追跡スケーリングのターゲットCPU使用率を引き下げ、より早期にスケールアウトが発動するよう調整する
ターゲットCPUを下げてもスケールアウトはメトリクス上昇後に発動するリアクティブ動作のままで、先回り確保にならず急増に追従できないうえ、平常時に不要な台数を抱え込むため不適切です。
D スケジュールされたスケーリングアクションを作成し、平日朝8時に希望容量を引き上げ夜間に縮小する
スケジュールスケーリングは先回り確保自体は可能ですが、時刻と希望容量を手動で定義・維持する必要があり、需要パターンの変化に自動適応しないため、手動見積もり回避という運用要件を満たしません。
解説 予測スケーリング（Predictive Scaling）は、機械学習で過去の負荷メトリクス履歴を分析し、周期的な需要パターンを予測して、需要が発生する前にキャパシティを事前プロビジョニングします。
起動に時間がかかるワークロードでも、予測に基づき先回りで増強するため、朝の急増にレイテンシ悪化なく追従できます。容量や時刻を手動で見積もる必要がなく、パターン変化にも自動で適応するため、要件に最も合致します。
選択肢BのステップスケーリングはCPU上昇を検知してから反応するリアクティブ方式で、10分の起動遅延を吸収できず朝の急増に間に合いません。
選択肢Cのターゲット追跡のしきい値引き下げも同様にリアクティブであり、先回り確保にはならず平常時の過剰プロビジョニングを招きます。
選択肢Dのスケジュールスケーリングは先回り可能ですが、時刻と容量を手動で定義・維持する必要があり、パターン変化に自動適応しないため運用要件に反します。
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