ある企業が、AWS Lambda を使ったサーバーレスアプリケーションのコストを最適化したい。Lambda 関数のメモリサイズは現在デフォルト（128MB）で設定されているが、実行時間が長く（平均 10 秒）、コストが想定より高い。最小限の調査でコストを最適化する最も適切な方法はどれか。

正解: A

Lambda のコストは（メモリ GB × 実行時間秒）× 単価で計算される。メモリを増やすと CPU も比例して増加し実行時間が短縮されるが、メモリ増加のコスト増と実行時間短縮のコスト減のトレードオフが存在する。Lambda Power Tuning は各メモリ設定での実際の実行時間とコストを計測・比較するツールで、コスト最適または速度最適のメモリサイズを客観的に特定できる。多くの場合、128MB より高いメモリ設定の方がコストが安くなることがある。選択肢Cはメモリを最大にして実行時間を最短にする戦略だが、メモリコストが増加するため必ずしも総コストが最安にならない。Power Tuning でデータに基づいた判断が重要。選択肢BのEC2 移行はサーバーレスの利点（アイドル時の無課金）を失い、低頻度実行の Lambda には特にコスト増になる。選択肢Dの同時実行数の増加はスループット向上には寄与するが、個々の関数の実行コストには影響しない。