クイズ：クロスリージョン推論とレジリエント設計（D1 タスク 1.2.3）
クイズ1
ある GenAI アプリが需要急増のたびに単一リージョンのキャパシティ上限に当たり、スロットリングが頻発しています。コードを大きく変えずにスループットと可用性を底上げする最も適切な Amazon Bedrock の機能はどれですか。
クイズ2
一時的なスロットリング（429）に対し、アプリ側で行うべき最も基本的なレジリエンス対策はどれですか。
クイズ3
主モデルの呼び出しが失敗したら別モデルへフォールバックする多段処理を、アプリコードに再試行ロジックを散らさず宣言的に制御したいと考えています。最も適切な AWS サービスはどれですか。
クイズ4
あるチームが、安定したスループットを予約で確保したい場合に「クロスリージョン推論」を選ぶべきか「プロビジョンドスループット」を選ぶべきか迷っています。容量を予約して一定のスループットを保証する目的に合致するのはどちらで、その理由は何ですか。
クイズ5
クロスリージョン推論を有効化するために、アプリは Converse API の呼び出しで何を指定しますか。
クイズ6
レジリエントな推論アーキテクチャを設計するとき、クロスリージョン推論・指数バックオフ・Step Functions の役割分担として最も正確なのはどれですか。
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