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情報処理安全確保支援士令和5年度 秋期午前II22

令和5年度 秋期 情報処理安全確保支援士 午前II22

難度標準

目的別のサービスが多数連携して動作する大規模な分散型のシステムでは、障害時の挙動を予知することが困難である。このようなシステムにおいて、ステージング環境や本番環境で意図的に障害を引き起こしてシステムの挙動を観察し、発見した問題を修正することを継続的に実施し、システムの耐障害性及びシステム運用の信頼性を高めていく手法はどれか。

選択肢

DevOps
カオスエンジニアリング
Infrastructure as Code
テスト駆動開発

解説

結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成

展開
結論Layer 1

ウのカオスエンジニアリングが正解です。カオスエンジニアリングとは、大規模で複雑なシステムにおいて、意図的に障害(カオス)を発生させ、その時のシステムの挙動を観察することで、未知の不具合や脆弱性を発見し、システムの耐障害性を高める実践的な手法です。ステージング環境(開発中のシステムを公開前にテストする環境)や本番環境(実際に利用されているシステム)で、予期せぬ障害に備えるために、あえて障害を起こして検証します。

詳細Layer 2

他の選択肢は以下の理由で不正解です。DevOps(デブオプス)は開発と運用の連携を重視する文化や手法であり、カオスエンジニアリングはその一部として活用されることがあります。Infrastructure as Code(インフラストラクチャ・アズ・コード)は、インフラ(サーバーなどの設備)の構築や管理をコードで行うことですが、障害発生時の検証方法ではありません。テスト駆動開発(TDD)は、開発者がテストコードを先に書き、そのテストをパスするように実装を進める開発手法で、システムの耐障害性を高めるための手法とは異なります。

この解説は?
この解説は AI 生成です(詳細)

解説テキストは Google Gemini に IPA 公式の問題文・公式解答を入力して生成しました。 人間によるレビューを行ったものと、未レビューのものが混在します。

AI は事実誤認・選択肢の取り違え・最新法令の反映漏れ等を含む可能性があります。 重要な判断は必ず IPA 公式 PDF または最新の参考書でご確認ください。

解説の検証プロセス・誤り報告フローは 運営透明性レポートで公開しています。

※ AI 生成の解説は誤りを含む可能性があります。重要な判断は IPA 公式資料でご確認ください。

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