ある企業が、顧客の注文を処理する3層のウェブアプリケーションを運用しています。ウェブ層はApplication Load Balancerの背後にあるAmazon EC2インスタンスを使用しています。処理層はEC2インスタンスを使用しています。同社はAmazon Simple Queue Service (Amazon SQS) を使用して、ウェブ層と処理層を疎結合にしました。ストレージ層はAmazon DynamoDBです。ピーク時には、一部のユーザーから注文処理の遅延が報告されます。これらの遅延中、EC2インスタンスはCPU使用率が100%になり、SQSキューがバックアップされます。ピークは変動的で予測不可能です。同社はアプリケーションのパフォーマンスを向上させる必要があります。これらの要件を満たすソリューションはどれですか？

このシナリオでは、ピーク時に処理層のEC2インスタンスのCPU使用率が100%になり、SQSキューがバックアップされるため、処理層がボトルネックとなっています。Amazon EC2 Auto Scalingのターゲット追跡ポリシーをSQSキューのApproximateNumberOfMessages属性と組み合わせることで、キュー内のメッセージ数に基づいて処理層のインスタンスを自動的にスケールアウトし、処理能力を動的に調整できます。これにより、注文処理の遅延を解消し、変動的で予測不可能なピークに対応できます。 他の選択肢は不適切です。スケジュールスケーリングは予測可能なピークには有効ですが、予測不可能なピークには対応できません。ElastiCache for Redisはデータベースの読み込みパフォーマンスを向上させますが、処理層のボトルネックを解決しません。CloudFrontはウェブ層のパフォーマンスを向上させますが、処理層のボトルネックを解決しません。