Q10 — AWS DEA-C01 第1章

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製造会社は、工場の現場からセンサーデータを収集し、運用効率の監視および向上を図っています。同社はAmazon Kinesis Data Streamsを使用して、センサーが収集したデータをデータストリームに公開します。その後、Amazon Kinesis Data FirehoseがそのデータをAmazon S3バケットに書き込みます。 同社は、製造施設の大画面に運用効率のリアルタイムビューを表示する必要があります。

• A. Amazon Managed Service for Apache Flink（旧称：Amazon Kinesis Data Analytics）を使用してセンサーデータを処理します。Apache Flink用のコネクタを使用して、データをAmazon Timestreamデータベースに書き込みます。TimestreamデータベースをソースとしてGrafanaダッシュボードを作成します。 ✓
• B. S3バケットを構成して、新しいオブジェクトが作成されるたびにAWS Lambda関数に通知を送信します。Lambda関数を使用してデータをAmazon Auroraに公開します。AuroraをソースとしてAmazon QuickSightダッシュボードを作成します。
• C. Amazon Managed Service for Apache Flink（旧称：Amazon Kinesis Data Analytics）を使用してセンサーデータを処理します。新しいData Firehose配信ストリームを作成して、データを直接Amazon Timestreamデータベースに公開します。TimestreamデータベースをソースとしてAmazon QuickSightダッシュボードを作成します。
• D. AWS Glueブックマークを使用して、S3バケットからセンサーデータをリアルタイムで読み取ります。データをAmazon Timestreamデータベースに公開します。TimestreamデータベースをソースとしてGrafanaダッシュボードを作成します。

正解: A. Amazon Managed Service for Apache Flink（旧称：Amazon Kinesis Data Analytics）を使用してセンサーデータを処理します。Apache Flink用のコネクタを使用して、データをAmazon Timestreamデータベースに書き込みます。TimestreamデータベースをソースとしてGrafanaダッシュボードを作成します。

解説

このシナリオでは、センサーデータを収集し、製造施設の大画面にリアルタイムで表示する必要があります。最低遅延を求める場合、データストリームを迅速に処理し、リアルタイムでデータベースを更新できるソリューションが必要です。選択肢Aは、Amazon Managed Service for Apache Flinkを使用してセンサーデータを処理し、データをAmazon Timestreamデータベースに書き込みます。Flinkはリアルタイムデータ処理に特化しており、Timestreamデータベースは時系列データの高速書き込みおよびクエリに最適化されています。このため、最低遅延を提供できます。選択肢BはS3バケット通知、Lambda関数、Auroraデータベースを含むため、処理チェーンの複雑さと遅延が増加します。選択肢CはFlinkとTimestreamを使用しますが、追加のData Firehose配信ストリームを導入するため、遅延が増加する可能性があります。選択肢DはAWS Glueブックマークを使用してS3バケットからデータを読み取りますが、Glueは主にバッチ処理向けであり、リアルタイム読み取りには最適ではありません。以上より、選択肢Aはデータ処理からリアルタイム表示までの最低遅延パスを提供するため、正しい回答です。