3.4標準
日中だけ生成AIのリクエストが増える。
遅延を抑えつつアイドル費用を減らす。
運用として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
推論容量は同時実行・キュー・p95遅延・エラーを基に調整し、ウォームアップ、上限、費用、失敗時保護をテストする。
詳細解説
正しい同時実行数、キュー長、p95遅延、エラー率を基に容量を調整する
負荷と利用者体験へ連動できる。
誤り上限なしにインスタンスを増やす
費用暴騰や依存サービスの過負荷を招く。
正しい急増時のウォームアップ、上限、費用予算、スケール失敗時の保護をテストする
自動化の境界と障害時挙動を確認できる。
誤りCPUだけを見て生成品質と遅延を無視する
AIの負荷と利用者影響を捉えられない。
公式資料で確認する
以下の項目を公式資料の記述と照合して確認します。
AWS公式AIF-C01 Domain 3.4の推論運用、スケーリング、性能監視を確認する。
参考にした公式資料
確認できる内容
AI固有の負荷指標と費用上限を含むスケーリングを設計できる。
理解のポイント
- 同時実行
- p95
- 費用上限
確認時の注意
- 確認環境: AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
- AWS公式ドキュメントで、対象サービスが提供する機能と前提条件を確認する。
- モデル、データ、アプリケーション、利用者の責任分界を混同しない。
基礎のおさらい
推論スケーリング
リクエスト負荷に応じて推論容量を増減する運用。
ウォームアップ
新しい推論容量が応答可能になるまでの準備時間。
問題IDAWS-AIF-284
確認環境AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
最終技術確認2026-08-20
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