AWS CLF　問題657-660：EC2のAuto Scaling

【正解】
C) ウェブアプリケーションサーバー

【解説】
このシナリオでは、ウェブアプリケーションが特定のイベント時にのみトラフィックが急増するため、Auto Scalingをウェブアプリケーションサーバーに適用することが最適です。Auto Scalingは、トラフィックの増減に応じてインスタンス数を自動的に調整する機能を提供します。通常時には少ないリクエストがあるため、インスタンス数を減らし、イベント発生時にはインスタンス数を増やすことで、負荷に合わせた適切なリソースを確保できます。

【正解】
D) データウェアハウス

【解説】
データウェアハウスは、大量のデータを処理するバッチ処理が頻繁に発生するシナリオです。バッチ処理ジョブは、定期的に大量のデータを取り込み、集計、変換、分析を行うため、ジョブの実行時間は不定でジョブごとに異なります。このような場合、Auto Scalingを活用することで、ジョブの実行にかかる時間を最小限に抑えることができます。

Auto Scalingをデータウェアハウスに適用する方法として、以下のようなアプローチが考えられます：

ジョブの実行時間やリソース要件に応じて、必要な数のインスタンスを自動的に起動する。
ジョブの実行が終了したら、不要なインスタンスを自動的に終了する。
このように、Auto Scalingを適用することで、データウェアハウスのバッチ処理ジョブの処理時間を最適化し、効率的なリソースの利用を実現できます。

他の選択肢についても解説します。
A) リアルタイムデータ処理システム
リアルタイムデータ処理システムは、リアルタイムにデータを処理する必要があるシステムであり、バッチ処理の特性とは異なります。Auto Scalingは、リアルタイム処理には適していません。

B) メールサーバー
メールサーバーは、通常、リアルタイム処理に対応する必要がありますが、バッチ処理が頻繁に発生するようなシナリオではないため、Auto Scalingのメリットはあまり顕著ではありません。

C) ウェブアプリケーションサーバー
ウェブアプリケーションサーバーは、リクエストに応じてリアルタイムにレスポンスを返す必要があります。バッチ処理が主なタスクではないため、Auto Scalingの利用は限られます。

したがって、最適なAuto Scalingを適用する場面は、データウェアハウス（選択肢D）であると言えます。

【正解】
A) リアルタイムデータ処理システム

【解説】
このシナリオでは、常に入力データのストリームを受け取り、リアルタイムで処理を行うリアルタイムデータ処理システムにAuto Scalingを適用することが最適です。Auto Scalingは、トラフィックの変動に応じてインスタンス数を自動的に増減させる機能を提供します。リアルタイムデータ処理では、トラフィックの変動に柔軟に対応する必要がありますので、適切なリソースを割り当てるためにAuto Scalingを使用することが効果的です。

【正解】
B) メールサーバー

【解説】
このシナリオでは、通常時には少ないメールの受信と送信を処理するメールサーバーにAuto Scalingを適用することが最適です。Auto Scalingは、負荷の増減に応じてインスタンス数を自動的に調整する機能を提供します。通常時には少ないメールの処理能力を維持し、一斉送信時には大量のメールを処理できるようにインスタンス数を増やすことが重要です。Auto Scalingを使用することで、メールサーバーのパフォーマンスと可用性を向上させることができます。