Q2 — AWS DEA-C01 第1章

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メディア企業が、ユーザーの行動と嗜好に基づいて顧客にメディアコンテンツを推薦するシステムを改善したいと考えています。推薦システムを改善するために、同社は既存の分析プラットフォームにサードパーティのデータセットからのインサイトを取り入れる必要があります。 同社は、サードパーティのデータセットを取り入れるための労力と時間を最小限に抑えたいと考えています。 これらの要件を満たす、最も運用オーバーヘッドが少ないソリューションはどれですか？

• A. AWS Data Exchangeからサードパーティのデータセットにアクセスおよび統合するためにAPI呼び出しを使用します。 ✓
• B. AWS DataSyncからサードパーティのデータセットにアクセスおよび統合するためにAPI呼び出しを使用します。
• C. Amazon Kinesis Data Streamsを使用して、AWS CodeCommitリポジトリからサードパーティのデータセットにアクセスおよび統合します。
• D. Amazon Kinesis Data Streamsを使用して、Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR)からサードパーティのデータセットにアクセスおよび統合します。

正解: A. AWS Data Exchangeからサードパーティのデータセットにアクセスおよび統合するためにAPI呼び出しを使用します。

解説

サードパーティのデータセットを既存の分析プラットフォームに統合する際の労力と時間を最小化するには、直接的かつ効率的な手法を選択すべきです。AWS Data Exchangeは、ユーザーがサードパーティのデータセットを検索・購読・利用できるサービスであり、API呼び出しによりこれらのデータセットに直接アクセスできます。一方、AWS DataSyncはオンプレミスストレージとAWSストレージサービス間のデータ同期に特化しており、サードパーティデータセットの統合には適しません。Amazon Kinesis Data Streamsはリアルタイムデータストリーミング処理用であり、CodeCommitおよびECRはそれぞれコードリポジトリおよびコンテナイメージリポジトリであり、データセット統合とは直接関係ありません。したがって、AWS Data ExchangeのAPI呼び出しを用いた選択肢Aが、要件を満たし、運用オーバーヘッドが最も少ないソリューションです。