Q50 — AWS DEA-C01 第1章

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製造会社はセンサーからデータを収集したいと考えています。データエンジニアは、センサーデータをニアリアルタイムで取り込むソリューションを実装する必要があります。 このソリューションは、データを永続的なデータストアに保存する必要があります。データはネストされたJSON形式で保存する必要があります。また、データストアからのクエリ応答遅延は10ミリ秒未満である必要があります。 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. 自己ホスト型のApache Kafkaクラスターを使用してセンサーデータをキャプチャします。クエリ用にデータをAmazon S3に保存します。
• B. AWS Lambdaを使用してセンサーデータを処理します。クエリ用にデータをAmazon S3に保存します。
• C. Amazon Kinesis Data Streamsを使用してセンサーデータをキャプチャします。クエリ用にデータをAmazon DynamoDBに保存します。 ✓
• D. Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS)を使用して着信センサーデータをバッファリングします。AWS Glueを使用してデータをAmazon RDSに保存し、クエリを実行します。

正解: C. Amazon Kinesis Data Streamsを使用してセンサーデータをキャプチャします。クエリ用にデータをAmazon DynamoDBに保存します。

解説

正解はCです。理由：Amazon Kinesis Data Streamsはセンサーデータをリアルタイムでキャプチャできます。Amazon DynamoDBはネストされたJSON形式のデータを保存可能であり、10ミリ秒未満の低遅延クエリ応答を保証し、運用オーバーヘッドも比較的小さいです。Aでは、Apache Kafkaクラスターの自己ホストにより運用の複雑さが増します。Bでは、AWS Lambdaによるデータ処理はリソース割り当てやスケーリングの課題があります。Dでは、Amazon SQSによるバッファリングとAWS GlueによるRDSへの保存という複雑なアーキテクチャとなり、運用オーバーヘッドが大きくなります。以上より、Cが要件を満たし、運用オーバーヘッドが最小です。