Q48 — AWS DEA-C01 第1章

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ある会社はAWS上でデータレイクを構築する必要があります。この会社は、特定のチームに対して行レベルおよび列レベルのデータアクセスを提供しなければなりません。チームは、Amazon Athena、Amazon Redshift Spectrum、およびAmazon EMRからのApache Hiveを介してデータにアクセスします。 これらの要件を満たすソリューションのうち、最も少ない運用オーバーヘッドで実現できるのはどれですか？

• A. データレイクのストレージにAmazon S3を使用します。S3アクセスポリシーを用いて、行および列によるデータアクセスを制限します。Amazon S3を介してデータアクセスを提供します。
• B. データレイクのストレージにAmazon S3を使用します。Amazon EMR経由のApache Rangerを用いて、行および列によるデータアクセスを制限します。Apache Pigを用いてデータアクセスを提供します。
• C. データレイクのストレージにAmazon Redshiftを使用します。Redshiftのセキュリティポリシーを用いて、行および列によるデータアクセスを制限します。Apache SparkおよびAmazon Athenaフェデレーテッドクエリを用いてデータアクセスを提供します。
• D. データレイクのストレージにAmazon S3を使用します。AWS Lake Formationを用いて、行および列によるデータアクセスを制限します。AWS Lake Formationを介してデータアクセスを提供します。 ✓

正解: D. データレイクのストレージにAmazon S3を使用します。AWS Lake Formationを用いて、行および列によるデータアクセスを制限します。AWS Lake Formationを介してデータアクセスを提供します。

解説

AWS Lake Formationは、データレイク全体の権限管理を一元化するサービスであり、行レベルおよび列レベルのアクセス制御をサポートし、Amazon Athena、Redshift Spectrum、EMRとシームレスに統合されます。S3アクセスポリシーでは行・列レベルの細かい制御はできません（A）。Apache RangerはEMR環境に特化しており、追加設定が必要です（B）。Redshiftはデータレイクストレージとして不適切であり、外部サービスからのクエリに対応したセキュリティポリシーもありません（C）。Lake Formationは複数のクエリサービスにまたがるアクセス制御を集中管理でき、保守の複雑さを低減します。AWS公式ドキュメントでも、Lake Formationがデータレイク内で細かいアクセスポリシーを定義できることを明記しています。