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
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。
原因の境界を切り分けられる。
問題の要件では、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が解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
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。
不要な再試行を抑えられる。
問題の要件では、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が解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
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。
障害と費用を悪化させる。
問題の要件では、エラー率が増えたら無制限に再試行して正常化を待つが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
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。
自社原因を見逃す。
問題の要件では、外部ヘルスだけを見て自社の設定変更を確認しないが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
実際に確かめる
一時的な検証環境で実行できる例です。
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。期待される結果
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
誤り・権利侵害を報告