3.3標準
AI要求のエラーと遅延が増えた。
自社・依存サービス・クォータの原因を分ける。
調査として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
AI障害は相関ID・リージョン・モデル・クォータ・入力・ネットワーク・外部ヘルスとベースラインを比較し、自社変更と依存障害を切り分ける。
詳細解説
誤り外部ヘルスだけを見て自社の設定変更を確認しない
自社原因を見逃す。
誤りエラー率が増えたら無制限に再試行して正常化を待つ
障害と費用を悪化させる。
正しい最小の再現要求と過去のベースラインで、障害・制限・自社変更を順に確認する
不要な再試行を抑えられる。
正しい相関ID・リージョン・モデル・クォータ・入力サイズ・ネットワーク・外部ヘルスを比較する
原因の境界を切り分けられる。
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 3.3の監視、障害切り分け、クォータを確認する。
参考にした公式資料
確認できる内容
エラー増加時に再試行へ飛び付かず、境界ごとに原因を確認できる。
理解のポイント
- 障害切り分け
- ベースライン
- クォータ
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
障害切り分け
自社・ネットワーク・提供者・クォータなど原因の境界を分ける分析。
最小再現
影響を広げずに原因確認へ必要な最小要求を実行すること。
問題IDAWS-AIF-505
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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