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WebアプリケーションはEC2 Auto Scalingグループで稼働しており、平日の毎朝8時前後に数十分かけて急速にトラフィックが増加し、夕方にかけて緩やかに減少する周期的なパターンを過去数か月にわたり示しています。現在はCPUベースの動的スケーリングを使用していますが、朝の急増時にスケールアウトが追いつかずレイテンシが悪化します。需要パターンの変化にも自動で追従しつつ、既知の周期的需要に対して事前にキャパシティを確保したいと考えています。運用負荷を最小にしつつこの要件を満たす方法はどれですか。
A Auto Scalingの予測スケーリングポリシーを設定し、過去のメトリクス履歴から需要を予測して事前にキャパシティをプロビジョニングする
✓ 正解
過去のメトリクス履歴を機械学習で分析し周期的需要を予測、急増前に先回りでキャパシティを確保するため立ち上がり遅延を解消できる。予測は継続的に再計算されパターン変化にも自動追従し、動的スケーリングと併用でき運用負荷も最小で全要件を満たす。
B CPU使用率を対象とするターゲット追跡スケーリングポリシーを設定し、目標値を超えた際に動的にインスタンスを追加する
しきい値超過を観測してからインスタンスを追加するリアクティブ方式のため、数十分の急速な立ち上がりではプロビジョニングが追いつかずレイテンシ悪化を防げない。事前のキャパシティ確保という要件を満たせない。
C CloudWatchアラームと連動するステップスケーリングポリシーを設定し、しきい値超過の度合いに応じて段階的に増減させる
CloudWatchアラームのしきい値超過後に段階的に増減する事後反応型で、急増の予兆を先取りできない。超過の度合いに応じた調整は可能だが、事前プロビジョニングができず朝の立ち上がり遅延は解消されない。
D 毎朝の時刻を指定したスケジュールスケーリングを設定し、固定のキャパシティ値で事前にインスタンス数を増やす
固定キャパシティ値を手動で指定するため需要パターンが変化するたびに値の見直しが必要となり運用負荷が増す。予測のように自動で需要変化へ追従できず、最小運用負荷かつ自動追従という要件に反する。
解説 予測スケーリングは機械学習で過去のメトリクス履歴を分析し、周期的・季節的な需要パターンを予測して、トラフィック急増の前にキャパシティを先回りでプロビジョニングします。
継続的に予測を再計算するため需要パターンの変化にも自動追従し、急峻な立ち上がりにもスケールアウトの遅延なく対応でき、運用負荷も最小です。動的スケーリングと併用するのが推奨構成です。
選択肢Bのターゲット追跡スケーリングは、しきい値超過を観測してから反応するリアクティブ方式のため、急速な立ち上がりではプロビジョニング遅延が生じ要件を満たせません。
選択肢Cのステップスケーリングも同様に事後反応型で、急増の予兆を先取りできずレイテンシ悪化を防げません。
選択肢Dのスケジュールスケーリングは固定キャパシティ値を手動定義するため、需要パターンが変化するたびに値の見直しが必要で運用負荷が増し、自動追従の要件に反します。
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