ある企業が、AWS Lambda 関数を使った API バックエンドを運用しており、1 日の呼び出し回数が安定的に多い（月あたり 5 億回以上）。Lambda のコストを削減したい。最も適切な方法はどれか。
- A. Lambda の Compute Savings Plans（1 年または 3 年）を購入して Lambda のコンピューティングコストを最大 17% 削減する。
- B. Lambda 関数を EC2 Auto Scaling グループに移行してオンデマンドコストを削減する。
- C. Lambda 関数のメモリサイズを削減して 1 ミリ秒あたりのコストを下げる。
- D. Lambda 関数の実行時間を短縮するためにコードを最適化し、不要な外部 API 呼び出しをキャッシュに置き換える。
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正解: A
月 5 億回以上の安定した呼び出しがある場合、Lambda の Compute Savings Plans（1 年コミットで約 17% 削減、3 年コミットで約 17% 削減）は有効なコスト削減策である。Lambda の GB-秒の使用量に対してコミットするだけで割引が適用され、コードや設定の変更は不要。選択肢CのLambda メモリ削減は GB-秒のコストを下げるが、メモリが少なすぎると実行時間が長くなって逆効果になる可能性がある。Power Tuning なしの単純な削減は慎重に。選択肢Dはコード最適化も重要なコスト削減策だが、実行時間の短縮には開発工数が必要で、安定稼働中の Lambda に対してはまず Savings Plans の適用を検討すべき。選択肢BのEC2 移行はサーバーレスの利点（アイドル時無課金・管理不要）を失い、運用コストも発生する。月 5 億回の安定した負荷ではサーバーが常時稼働する可能性が高いが、EC2 の運用負荷や初期設定コストを考慮すると Lambda + Savings Plans の方が総合的に優れる場合が多い。
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