ある会社が、汎用 Amazon EC2 インスタンスを使用してプロビジョニングされた Amazon EMR クラスターを実行しています。EMR マネージドスケーリングは、日次の長時間実行される Apache Spark ETL ジョブのために、タスクノード数を1から5まで変動するように設定されています。各実行では、クラスターはすぐに5つのタスクノードにスケールアップし、CPU 使用率はしばしば上限に達しますが、メモリは30%未満に留まります。会社は、日次の ETL ジョブの実行コストを削減するために EMR 設定を変更したいと考えています。最も費用対効果の高い方法でこの要件を満たすオプションはどれですか？
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正解: タスクノードのタイプを汎用 EC2 インスタンスからコンピューティング最適化 EC2 インスタンスに切り替えます。.
これが解答である理由
CPU使用率が上限に達し、メモリ使用率が低いことから、現在の汎用インスタンスはCPUがボトルネックになっていることがわかります。コンピューティング最適化インスタンスに切り替えることで、同じコストでより高いCPU性能を得られ、ジョブの実行時間を短縮し、結果としてコストを削減できます。タスクノードの最大数を増やすと、CPUボトルネックが解消されない限り、コストが増加する可能性があります。メモリ最適化インスタンスは、メモリがボトルネックでないため不適切です。スケーリングクールダウン期間の短縮は、コスト削減に直接寄与しません。
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