【DOP-C02 模擬】新バージョンのデプロイ後に発生したAPIレイテンシー悪化の原因を、どのデプロイ由来か迅速に特定するには？
マイクロサービス構成のアプリケーションで、特定のAPIエンドポイントのレイテンシーが日によって悪化する現象が断続的に発生しています。運用チームはCodeDeployで1日に何度もデプロイを行っており、どのデプロイのどのサービスがレイテンシー悪化の原因かを、ログとメトリクスを個別に追うのではなく、サービス間のリクエストの流れと相関させて迅速に特定したいと考えています。最も適切なものはどれですか。
正解: B
X-Rayはサービス間のリクエストをトレースとして収集し、CloudWatch ServiceLensはそのトレースをCloudWatchのメトリクスやログと統合的に可視化することで、レイテンシーが悪化した時間帯・呼び出し経路・関連するデプロイのタイミングを相関させて迅速にボトルネックのサービスを特定できる。手動突き合わせは大規模なマイクロサービス環境では非効率で見落としも生じやすい。デプロイ戦略の変更はダウンタイム対策であり、既に発生している原因不明のレイテンシー問題の特定には直接寄与しない。脆弱性スキャンはセキュリティ観点でありパフォーマンス問題の原因調査とは無関係。