実戦シナリオ応用
あるSaaS企業がAzure Synapse Analytics Dedicated SQL Pool（DW200c）で顧客データをホストしています。最近のクエリ性能分析で「ピーク時間帯（9時～10時）に複数の分析クエリが並行実行され、キュー待機が30秒を超える」ことが判明しました。この企業が以下の対応を検討している場合、最もコスト効率と性能バランスの良い判断はどれか？
A.即座にDW1000cにスケールアップして、充分なコンピュートキャパシティを確保する
✗ スケールアップは効果的ですが、コスト効率が悪く、運用の柔軟性も失われます。まずは根本原因（クエリ効率・スケジューリング）を改善すべきです。
B.ピーク時間帯のみDW500cに動的スケーリングし、通常時間帯はDW200cに戻す運用を導入する
✗ 動的スケーリングは部分的に有効ですが、スケーリングのコスト（数分かかる）を考慮すると、ピーク時に即座には効果が限定的です。
C.クエリの実行時間短縮（インデックス最適化・クエリ改善）と、ピーク時のジョブスケジューリング（時間帯分散）を同時実施する← 正解
✓ 正解です。クエリ自体の改善（インデックス・実行計画）で性能を高め、同時にバッチジョブやレポート生成の時間帯を分散させることで、DW200cでも既存ピーク負荷を吸収できる可能性が高いです。その後も性能が不足なら、根拠のあるスケールアップが可能になります。
D.DW200cを複数台導入して、ロードバランサーで分散する
✗ Synapse Dedicated SQL Poolの複数台導入は推奨されません。単一のプールでスケーリングする設計です。
この問題のポイント
クエリ自体の改善（インデックス・実行計画）で性能を高め、同時にバッチジョブやレポート生成の時間帯を分散させることで、DW200cでも既存ピーク負荷を吸収できる可能性が高いです。その後も性能が不足なら、根拠のあるスケールアップが可能になります。
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