Q28 — AWS DEA-C01 第1章

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データエンジニアは、AWSへのリアルタイムストリーミングデータの取り込みを管理する必要があります。データエンジニアは、最大30分のウィンドウで時間ベースの集計を用いて、着信ストリーミングデータに対してリアルタイム分析を実行したいと考えています。データエンジニアは、高いフォールトトレランスを備えたソリューションを必要としています。

• A. Amazon Kinesis Data Streamsのデータに対して、最大30分のウィンドウで時間ベースの集計を実行するビジネスロジックおよび分析ロジックを含むAWS Lambda関数を使用します。
• B. Amazon Managed Service for Apache Flink（旧称：Amazon Kinesis Data Analytics）を使用して、重複を含む可能性のあるデータを、複数種類の集計を用いて分析します。
• C. イベントタイムスタンプに基づいて、最大30分のトゥンブリングウィンドウで集計を実行するビジネスロジックおよび分析ロジックを含むAWS Lambda関数を使用します。
• D. Amazon Managed Service for Apache Flink（旧称：Amazon Kinesis Data Analytics）を使用して、最大30分のウィンドウで時間ベースの分析を実行するための複数種類の集計を用いてデータを分析します。 ✓

正解: D. Amazon Managed Service for Apache Flink（旧称：Amazon Kinesis Data Analytics）を使用して、最大30分のウィンドウで時間ベースの分析を実行するための複数種類の集計を用いてデータを分析します。

解説

Amazon Managed Service for Apache Flink（旧称：Amazon Kinesis Data Analytics）は、リアルタイムストリーミングデータの分析に特化しており、高いフォールトトレランス性および拡張性を備えています。最大30分のウィンドウで時間ベースの集計を実行してリアルタイム分析を行うという要件に対して、Managed Service for Apache FlinkはAWS Lambda関数と比較して、大規模リアルタイムストリーミングデータ処理において運用オーバーヘッドが少なく、効率が高くなります。したがって、正解はDです。