選択肢 A: EC2 インスタンスと EFS、Step Functions

• 問題点:
• EC2 インスタンスを複数のアベイラビリティゾーンに配置してスケールする方法は、一般的に効果的ですが、EFS を使って Tomcat と PostgreSQL をすべてのインスタンスで共有する設計は、管理が複雑になりがちです。
• Step Functions は、トラフィック増加に合わせて EC2 インスタンスを追加するために使われますが、このアプローチは、手動での運用やオーケストレーションの追加作業が増えるため、運用負荷が高くなります。

• 結論: この方法は運用負荷が高く、最適ではありません。

選択肢 B: Amazon EKS と Auto Scaling

• 問題点:
• EKS を使って Kubernetes ベースでスケーリングを実現することは非常に強力ですが、レガシーな Java Web アプリケーション（Tomcat）がコンテナ化されていない場合、まずアプリケーションをコンテナ化する必要があります。また、運用において Kubernetes の管理が必要になるため、運用負荷が増大する可能性があります。
• さらに、PostgreSQL のデータベースもコンテナ化し、ネットワークロードバランサーを使ってスケールさせるのは、データベースのスケーリングに関する問題が発生する可能性があります。

• 結論: 高度なコンテナ化が必要であり、運用負荷が増えるため、このアプローチは最小限の運用負荷を求める要件には適していません。

選択肢 C: Python コンテナ、Lambda と DynamoDB

• 問題点:
• この選択肢では、アプリケーションを Python ベースのコンテナにリファクタリングし、Lambda 関数を使用してアプリケーションロジックを実行することを提案しています。これは大規模なアーキテクチャの変更を意味します。特に、アプリケーションのソースコードにアクセスできないという制約があるため、このアプローチは不適切です。
• また、DynamoDB は NoSQL データベースであり、PostgreSQL のリレーショナルデータベースに置き換えることは大きな設計変更を伴います。これは移行に多大な労力とコストがかかるため、最小限の運用負荷を達成する方法としては不適切です。

• 結論: アプリケーションのリファクタリングを必要とし、運用負荷が非常に高くなるため不適切です。

選択肢 D: AWS Elastic Beanstalk と RDS

• 正解:
• Elastic Beanstalk は、アプリケーションのデプロイ、管理、スケーリングを簡素化する完全マネージドサービスです。Tomcat サーバーとそのオートスケーリングを簡単に設定でき、運用負荷が最小限に抑えられます。
• Amazon RDS for PostgreSQL は、PostgreSQL データベースを完全にマネージドで提供し、データベースのスケーリングやバックアップなどを自動化します。これにより、データベースの運用負荷を軽減できます。
• Application Load Balancer と Amazon CloudFront は、トラフィックの増加に対応するための自動スケーリングおよびコンテンツ配信をサポートします。これにより、高可用性とパフォーマンスが確保されます。

• 結論: AWS のマネージドサービスを使用することで、運用負荷を最小限に抑えつつ、スケーリングと高可用性を実現できるため、この選択肢が最適です。

まとめ

• 最小限の運用負荷でアプリケーションの移行とスケーリングを実現するためには、Elastic Beanstalk と RDS を使用する方法が最適です。この方法は、インフラ管理を自動化し、アプリケーションとデータベースの運用負荷を軽減し、スケーラビリティと高可用性を確保することができます。