定期的なアクセス集中パターンに対する事前キャパシティ確保

ア：予測された負荷スパイクの直前にインスタンスを前もって起動（ウォーミングアップ）しておくことで、急激なアクセス増でも遅延なくスムーズにリクエストを処理できる。 イ（誤り）：利用率等への追従と、履歴に基づく事前の予測増設は異なる。 ウ（誤り）：予測スケーリングには履歴データ等が必要である。需要の周期性と履歴を確認する。 エ：予測スケーリング（Predictive Scaling）は、機械学習アルゴリズムを使用して過去のCloudWatchメトリクス履歴を分析し、将来の日次・週次の需要パターンを予測する。 オ（誤り）：予測スケーリングは主に事前の増設を支援する。需要に応じる縮小等には動的スケーリングを組み合わせる。

周期的なアクセスパターン（例: 毎朝8時〜9時に出社に伴う急激なスパイク）を持つWebアプリケーションがある。リアクティブ（事後対応）な動的スケーリングではトラフィック急増時にサーバー起動が間に合わず遅延が発生してしまう。機械学習を活用して事前に必要なインスタンス数をプロビジョニングする適切な対策を2つ選択してください。

出典AWS非公式・オリジナル問題
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