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【問】あるソリューションアーキテクトが、ビッグデータアプリケーションのコストを削減しなければならなくなりました。アプリケーション環境は、Amazon Kinesis Data Streams にイベントを送信する数百ものデバイスで構成されています。デバイス ID はパーティションキーとして使用されるため、各デバイスは個別のシャードを取得します。各デバイスは、毎秒 50 KB から 450 KB のデータを送信します。AWS Lambda 関数はシャードをポーリングしてデータを処理し、その結果を Amazon S3 に保存します。
別の Lambda 関数が 1 時間ごとに結果データに対して Amazon Athena クエリを実行し、外れ値を特定します。この Lambda 関数は、外れ値を Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) キューに配置します。
2 つの EC2 インスタンスで構成される Amazon EC2 Auto Scaling グループは、キューをモニタリングし、外れ値に対処するために 30 秒のプロセスを実行します。デバイスは 1 時間ごとに平均 10 個の外れ値を送信します。
アプリケーションに対する変更の組み合わせで、最もコストが削減されるのはどれですか。 (2 つ選択)

00:00 オープニング
00:10 【問】あるソリューションアーキテクトが、ビッグデータアプリケーションのコストを削減しなければならなくなりました。
02:06 問題のポイント整理、選択肢検討
05:27 解答確認


■AWS Certified Solutions Architect - Professional (SAP-C02) 試験問題サンプル
https://d1.awsstatic.com/ja_JP/traini...

■ Amazon Kinesis Data Streams クォータと制限
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/str...

■ Amazon SQS での Lambda の使用
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/lam...

#aws #sapc02 #ソリューションアーキテクトプロフェッショナル

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