シナリオ分析:
API 実装では、リクエストのバースト時に CPU 使用率が高くなります (90% 以上)。これは、99 パーセンタイル応答時間が 120 秒を超えていることで示されるように、応答時間が遅くなることに関連しています。
API 実装は、2 つの非クラスター化レプリカを持つ Anypoint Runtime Fabric 上で実行されており、予約済みの vCPU は 1.0、vCPU 制限は 2.0 です。
バースト時の CPU 使用率が高い場合、現在のリソースがピーク負荷を処理するのに十分でない可能性があります。
オプションの評価:
オプションA（正解）：各レプリカのvCPUリソースを増やすことで、高トラフィック量を処理するための処理能力が向上し、スパイク時の応答時間を短縮できる可能性があります。バースト時にはCPU使用率が常に高くなるため、このオプションはリソースのボトルネックに直接対処します。
オプション B: API クライアントを変更してリクエストを分割すると、個々のリクエストの負荷が軽減される可能性がありますが、クライアント側での実装が複雑になり、CPU 使用率の高い問題が完全に解決されない可能性があります。
オプション C: レプリカの数を増やすと負荷を分散できる可能性があります。ただし、各レプリカの CPU 負荷が高い場合、CPU リソースを増やさずにレプリカを追加しても、問題が完全に解決されない可能性があります。
オプションD：クライアントのスロットリングによってリクエスト数は減少しますが、クライアントが高リクエストレートを維持する必要がある場合は、この方法は適切ではない可能性があります。また、API実装のCPU制限に直接対処するものではありません。
結論：
オプションAは、vCPUの割り当てを増やすことでCPU使用率の上昇の根本原因に対処し、APIがより多くのリクエストを効率的に処理できるようにするため、最適な選択肢です。他のオプションを検討する前に、まずはこれを検討する必要があります。
需要の高い環境での API パフォーマンスの最適化の詳細については、MuleSoft の Runtime Fabric と vCPU リソース割り当てに関するドキュメントを参照してください。

正解: プライマリ環境にデプロイされたシステム API を呼び出します。断続的な障害を回避するために、プロセス API にタイムアウトと再試行のロジックを追加します。それでも障害が発生する場合は、DR 環境にデプロイされたシステム API を呼び出します。
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この質問には、DR環境のシステムAPIがプライマリ環境が提供するレート制限の20%しか提供しないという重要な考慮事項が1つあります。つまり、DR環境のAPIへの呼び出しは、プライマリ環境に比べて非常に少なくなります。この点を念頭に置き、適切かつ最適なフォールトトレラントな呼び出し戦略を分析してみましょう。
1. DR環境には20%という制限があるため、両方のシステムAPIを並列に呼び出すことは絶対に現実的なアプローチではありません。毎回並列に呼び出すと、DR環境のレート制限をあっという間に使い果たしてしまい、必要な時に真に断続的なエラーシナリオを許容する機会を失ってしまう可能性があります。
2. もう一つの選択肢として、プライマリ環境のシステムAPIを呼び出す際に、プロセスAPIにタイムアウトと再試行ロジックを追加するというものがあります。これは今のところ良いアイデアです。しかし、すべての再試行が失敗した場合、DR環境のプロセスAPIのコピーを呼び出すという選択肢がありますが、これは適切ではなく、推奨もされません。フォールバックの対象とすべきはシステムAPIのみであり、プロセスAPI全体ではありません。プロセスAPIは通常、他の多くのAPIを呼び出すための高度なオーケストレーションを多く備えており、DRのプロセスAPIを呼び出すことでこれらのAPIを再度実行することは望ましくありません。したがって、このオプションは適切ではありません。
3. もう1つの選択肢として、プロセスAPIに再試行（タイムアウトなし）ロジックを追加し、プライマリ環境のシステムAPIを最初に再試行するのではなく、DR環境のシステムAPIを直接再試行するという提案があります。これは全く適切なフォールバックではありません。適切なフォールバックは、プライマリ環境ですべての再試行が実行され、それが使い果たされた後にのみ発生するべきです。しかし、ここでは、最初の障害発生時にメインAPIを試行せずにフォールバックAPIを直接再試行することを提案しています。したがって、このオプションも正しくありません。
これにより、適切かつ最適なオプションが 1 つ残ります。
- プライマリ環境にデプロイされたシステムAPIを呼び出す
- プロセス API にタイムアウトと再試行のロジックを追加します。
- すべての再試行後も失敗した場合は、DR 環境にデプロイされたシステム API を呼び出します。

正解: サービス拒否攻撃に対する防御
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>> バックエンドシステムの過負荷は、「スパイク制御ポリシー」を適用することで対処できます
>> HTTPリクエストとレスポンスのログ記録は、「メッセージログポリシー」を適用することで実行できます。
>> 認証情報は、「セキュリティ」および「コンプライアンス」ポリシーを使用して改ざん防止できます。ただし、残念ながら、現在 Anypoint Platform には DOS 攻撃から保護するための適切な方法はありません。

処理要件と保存メカニズム:
Reservation Mule アプリケーションは複数の CloudHub ワーカー／レプリカにデプロイされるため、各ワーカーはレコードを一度だけ処理するために状態情報を共有する必要があります。そのため、同じレコードの重複処理を回避するために、複数のインスタンスから状態を保存・アクセスできる共有ストレージメカニズムが必要です。
Anypoint Platform の永続オブジェクト ストアを使用すると、複数のワーカー間でアクセス可能な方法でレコードを保存でき、「正確に 1 回」の処理を実行するための信頼性の高いメカニズムが提供されます。
オプションの評価:
オプションA（正解）：永続オブジェクトストアは、異なるアプリケーションインスタンス間でデータを保持し、CloudHub上のすべてのワーカーで共有できるように設計されており、レコードが正確に1回処理されることを保証することで、冪等性を実現します。
オプションB：CloudHubではなくAnypoint Runtime Fabricにデプロイされたアプリケーションには、Runtime Fabricオブジェクトストアが使用されます。このオプションはCloudHubのデプロイメントとは互換性がありません。
オプション C: 非永続オブジェクト ストアでは、アプリケーションの再起動や異なるインスタンス間でデータが保持されないため、正確に 1 回の処理のための同期ストレージの要件には適していません。
オプション D: インメモリ Mule オブジェクト ストアは各ワーカーに対してローカルであり、インスタンス間で共有されないため、すべての CloudHub ワーカーがアクセスできる共有ストレージ メカニズムの要件を満たしません。
結論：
オプション A が正解です。永続オブジェクト ストアを使用すると、複数の CloudHub ワーカー間でデータを共有できるため、最小限の開発労力で乗客レコードを同期して「正確に 1 回」処理できます。
分散インスタンス間で状態を処理するためのベスト プラクティスについては、MuleSoft のオブジェクト ストアの構成と使用に関するドキュメントを参照してください。