ある企業が AWS で SAP システムを運用しており、SAP HANA データベースは Amazon EC2 X インスタンス（メモリ最適化型）で動作しています。SAP システムは月末の決算処理時に CPU・メモリの負荷が平常時の 5 倍に達し、この期間（月 2 〜 3 日間）だけスケールアップが必要です。年間を通じた総コストを最小化しながら可用性を確保するには、どの構成が最も適切ですか？
- A. 常に大きいインスタンスタイプの On-Demand インスタンスで稼働させ、月末ピーク時は追加の EC2 インスタンスを起動してクラスタリングする
- B. EC2 Auto Scaling グループを使用して SAP HANA を水平スケールさせ、負荷に応じてインスタンスを自動追加/削除する
- C. 平常時は適切なサイズの Reserved Instance（1 年コンバーティブル）で稼働させ、月末ピーク時は On-Demand または Scheduled Reserved Instances でスケールアップ用インスタンスを追加起動する。SAP HANA は垂直スケールよりシャードやスケールアウトよりは単体での大型インスタンス利用が一般的なため、ピーク時に一時的に大きいインスタンスへの変更を計画する
- D. 月末ピーク時のみ Spot インスタンスを使ってコストを削減し、Spot の中断が発生した場合は SAP システムが自動で再起動するよう設定する
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正解: C
SAP HANA のような大規模インメモリデータベースには Reserved Instance によるコスト最適化が基本です。平常時に適切なサイズの RI を使用し、月 2〜3 日のピーク時には一時的に On-Demand でスケールアップ用インスタンスを追加することで、年間コストを最小化しながらピーク対応が可能です。コンバーティブル RI はインスタンスタイプの変更も可能です。 A: 常に大きいインスタンスを稼働させることは平常時のコストが過大になり、年間総コストの最小化に反します。 D: SAP HANA は中断耐性がなく、Spot インスタンスの中断によりデータ損失やシステム停止が発生します。ミッションクリティカルな SAP ワークロードに Spot は不適切です。 B: SAP HANA は水平スケール（Scale-out）に対応していますが、複数ノード構成は設定が複雑でライセンスコストも増加します。月 2〜3 日のピーク対応としては過剰な複雑性を持ちます。