スケールアウトに向くシステムを分散と整合性から見分ける

正解はイです

選択肢ごとの解説

1. ×ア  一連の大きな処理を一括して実行しなければならないので，並列処理が困難な処理が中心のシステム
   アは、大きな一括処理を並列に分けにくいシステムです。処理を分けられなければ、サーバを増やしても仕事を受け持てるのは実質1台だけなので、性能はほとんど上がりません。このような処理には、1台の性能を高めるスケールアップのほうが向いています。
2. ○イ  参照系のトランザクションが多いので，複数のサーバで分散処理を行っているシステム
   イは、参照系のトランザクションが中心で、すでに複数のサーバで分散処理をしているシステムです。読み取りはデータを書き換えないため、サーバ間で更新をそろえる必要がほとんどなく、サーバを足せばその分だけ処理を受け持てます。分散の仕組みもすでにあるので、台数を増やす効果が出やすく、スケールアウトに適しています。
3. ×ウ  データを追加するトランザクションが多いので，データの整合性を取るためのオーバーヘッドを小さくしなければならないシステム
   ウは、データ追加のトランザクションが多く、整合性をとるオーバーヘッドを小さくしたいシステムです。更新を複数のサーバに分けると、サーバ間でデータをそろえる処理や排他制御の待ちが生じ、台数が増えるほどその負担も大きくなります。オーバーヘッドを小さくしたいという要件と、スケールアウトの性質がかみ合いません。
4. ×エ  同一のマスタデータベースがシステム内に複数配置されているので，マスタを更新する際にはデータベース間で整合性を保持しなければならないシステム
   エは、同じマスタデータベースを複数置いていて、更新のたびにデータベース間の整合性を保たなければならないシステムです。台数を増やすと同期をとる相手も増えるため、更新時の調整がより複雑で重くなります。そのため、台数を増やしても性能向上は期待しにくくなります。