AWS SAA 問題413-416：Auroraのスケーリング・シャーディング
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AWS SAA 問題413-416：Auroraのスケーリング・シャーディング
問題413：Amazon Auroraのスケーリングに関する以下の記述の中から正しいものを選びなさい。
A) Aurora DBクラスターは最大で15個のAuroraレプリカを保持できる。
B) Aurora DBクラスターには最大で10個のAuroraレプリカを保持できる。
C) Aurora DBクラスターは1つのDBインスタンスと最大で5個のAuroraレプリカで構成される。
D) Aurora DBクラスターにはプライマリDBインスタンスのみが含まれる。
解答解説：
解答：A) Aurora DBクラスターは最大で15個のAuroraレプリカを保持できる。
解説：
Amazon Auroraは、プライマリDBインスタンスとAuroraレプリカから構成されるDBクラスターを持ちます。Aurora DBクラスターは最大で15個のAuroraレプリカを保持できるため、読み込みのスループットを向上させることができます。これにより、クラスター全体のパフォーマンスが向上し、冗長性が確保されます。
問題414：Amazon Aurora Serverlessに関する以下の記述の中から正しいものを選びなさい。
A) Aurora Serverlessは固定のキャパシティーユニットで提供され、起動とシャットダウンは手動で行う必要がある。
B) Aurora Serverlessは断続的で予測不可能なワークロードに最適であり、使用したキャパシティーユニットの数だけ支払う。
C) Aurora Serverlessは、常に最大キャパシティーで実行されるため、ワークロードが低い場合でも高いコストがかかる。
D) Aurora Serverlessは、すべてのデータベースインスタンスを管理する必要があるが、自動的に容量をスケールアップまたはスケールダウンする。
解答解説：
解答：B) Aurora Serverlessは断続的で予測不可能なワークロードに最適であり、使用したキャパシティーユニットの数だけ支払う。
解説：
Aurora Serverlessは、断続的で予測不可能なワークロードに適しています。このサービスは、必要なときに自動的に起動し、シャットダウンし、容量をスケールアップまたはスケールダウンするオンデマンドのAuto Scaling設定を提供します。使用したAurora Capacity Unit（ACU）の数に応じて支払うため、より適切なコスト最適化が可能です。ワークロードの変動に柔軟に対応し、必要に応じてリソースを増減させることができるため、コストを削減しながら高いパフォーマンスを維持することができます。
問題415：データベースのシャーディングに関する以下の記述の中から正しいものを選びなさい。
A) シャーディングされたデータベースは、複数のデータベースサーバーで共有的に管理されるため、リードレプリカと同じアプローチです。
B) シャーディングは主に垂直パーティション分割として知られ、読み込みパフォーマンスを向上させます。
C) シャーディングされたデータベースは、一般的に複数のシャードからデータを読み込む際にレイテンシーが低くなります。
D) シャーディングは、複数のマシンにまたがって大規模なデータベースを格納するプロセスで、リレーショナルデータベースの書き込みパフォーマンスを向上させるための一般的なアプローチです。
解答解説：
解答：D) シャーディングは、複数のマシンにまたがって大規模なデータベースを格納するプロセスで、リレーショナルデータベースの書き込みパフォーマンスを向上させるための一般的なアプローチです。
解説：
シャーディングは、大規模なデータベースを複数のマシンに分割して格納するプロセスであり、リレーショナルデータベースの書き込みパフォーマンスを向上させる一般的なアプローチです。各シャードは独自のハードウェアやデータベースエンジンを持ち、物理的に分離されています。シャーディングは通常、水平パーティション分割とも呼ばれ、データベースの負荷分散やスケーラビリティを向上させるために使用されます。シャーディングにより、データベース全体ではなく、各シャード内のデータを並列処理できるため、書き込みや読み込みのパフォーマンスが向上します。
問題416：データベースシャーディングに関する以下の記述の中から正しいものを選びなさい。
A) データベースシャーディングは、単一のマシン上で大規模なデータベースを格納するプロセスです。
B) データベースシャーディングは、アプリケーションの応答時間を改善するための手法の1つです。
C) データベースシャーディングは、主にデータベースの書き込みパフォーマンスを改善するための手法です。
D) データベースシャーディングは、データベースの容量を手動で管理するための手法です。
解答解説：
解答：B) データベースシャーディングは、アプリケーションの応答時間を改善するための手法の1つです。
解説：
データベースシャーディングは、大規模なデータベースを複数のシャード（データベースの分割単位）に分割して管理するプロセスです。各シャードは独自のハードウェアやデータベースエンジンを持ち、物理的に分離されています。データベースシャーディングは、アプリケーションの応答時間を改善する手法として使用されます。シャーディングにより、データベース内のデータを並列処理することが可能となり、読み込みや書き込みのパフォーマンスが向上します。また、シャードごとに負荷が分散されるため、全体的なデータベースのパフォーマンスも向上します。データベースシャーディングは主に読み込みパフォーマンスを向上させるために使用されることが多いですが、書き込みパフォーマンスの改善にも寄与します。
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