SOAモニタリング、ロギング、分析、修復、およびパフォーマンスの最適化
あるeコマース企業はAmazon DynamoDBを使用していますが、特定の時間帯に一部のパーティションキーへリクエストが集中し（ホットパーティション）、スロットリングエラーが発生していることが疑われます。どのパーティションキーが最も多くのリクエストを受けているかをリアルタイムで特定するために、最も適切なAWSのアプローチはどれですか？
AAWS CloudTrailを有効化し、DynamoDBのAPIコールログからリクエスト頻度の高いパーティションキーを手動集計する
AWS CloudTrailの手動集計は実装コストが高く、リアルタイム特定には対応していません。
BDynamoDB Streamsを有効化してLambda関数でレコードを集計し、パーティションキーごとのアクセス頻度をCloudWatchカスタムメトリクスとして発行する
DynamoDB Streamsを使った方法は実装コストが高く、運用負荷が増加します。
CDynamoDBテーブルに対してAmazon CloudWatch Contributor Insightsを有効化し、上位アクセスのパーティションキーをランキング表示する
✓ 正解
CloudWatch Contributor Insightsは、ログデータからトップコントリビューター（最も多くアクセスされているパーティションキーなど）をリアルタイムで特定できる機能です。DynamoDBはContributor Insightsのネイティブ統合を持ち、テーブルやGSIに対して有効化するだけでスロットリング要因となっている上位パーティションキーを自動ランキング表示します。
DAWS X-Rayを有効化し、DynamoDBへのリクエストトレースからホットパーティションを特定する
AWS X-Rayはトレース用途でホットパーティション特定には不向きです。
解説
CloudWatch Contributor Insightsは、ログデータからトップコントリビューター（最も多くアクセスされているパーティションキーなど）をリアルタイムで特定できる機能です。DynamoDBはContributor Insightsのネイティブ統合を持ち、テーブルやGSIに対して有効化するだけでスロットリング要因となっている上位パーティションキーを自動ランキング表示します。
選択肢AのAWS CloudTrailの手動集計は実装コストが高く、リアルタイム特定には対応していません。
選択肢BのDynamoDB Streamsを使った方法は実装コストが高く、運用負荷が増加します。
選択肢DのAWS X-Rayはトレース用途でホットパーティション特定には不向きです。
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