Q77 — AWS SAA-C03 第10章

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Q677. ある企業のアプリケーションでは、オンプレミス環境で Apache Hadoop および Apache Spark を使用してデータを処理しています。現在のインフラストラクチャはスケーラブルではなく、管理が複雑です。ソリューションアーキテクトは、運用上の複雑さを軽減しつつスケーラブルなソリューションを設計する必要があります。ただし、データ処理は引き続きオンプレミスで実行しなければなりません。これらの要件を満たすソリューションはどれですか？

正解: C. Apache Hadoop アプリケーションおよび Apache Spark アプリケーションを、AWS Outposts 上で実行される Amazon EMR クラスターに移行します。EMR クラスターを使用してデータを処理します

解説

Apache Hadoop および Apache Spark を用いたオンプレミスでのデータ処理を維持しつつ、スケーラビリティを向上させ、運用上の複雑さを低減するソリューションとして最も適しているのは、選択肢 C です。つまり、「Apache Hadoop アプリケーションおよび Apache Spark アプリケーションを、AWS Outposts 上で実行される Amazon EMR クラスターに移行し、EMR クラスターでデータを処理する」ことです。AWS Outposts は、AWS のインフラストラクチャ、サービス、API、ツールをオンプレミスのデータセンターへ完全マネージド形式で拡張するフルマネージドサービスであり、ハイブリッド環境における一貫した AWS エクスペリエンスを提供します。このソリューションの動作は以下の通りです：\1. アプリケーションの移行：既存のオンプレミス環境から Apache Hadoop および Apache Spark アプリケーションを、AWS Outposts 上で実行される Amazon EMR クラスターへ移行します。これには、コード、設定、依存関係の移行が含まれます。\2. EMR クラスターによるデータ処理：従来、オンプレミス環境で実行されていたデータ処理タスクを、AWS Outposts 上で実行される Amazon EMR クラスターに委譲します。Amazon EMR は、Apache Hadoop、Apache Spark など多数のビッグデータ処理ツールを含む、完全マネージド型のビッグデータ処理プラットフォームです。EMR クラスターは水平方向にスケール可能であり、大規模なデータ処理ワークロードを効率的に処理できます。このように、アプリケーションを AWS Outposts 上の Amazon EMR クラスターへ移行することで、運用上の複雑さを低減しつつスケーラブルなソリューションを実現できます。また、AWS が提供するマネージドインフラストラクチャおよびサービスの恩恵を受けながら、データ処理をオンプレミスに留めることができます。他の選択肢は、要件を十分に満たしません：A は、AWS Site-to-Site VPN を用いてオンプレミスの HDFS にアクセスし、クラウド上の Amazon EMR で処理する方法ですが、これは依然としてオンプレミス側のインフラストラクチャ管理を必要とし、運用複雑性の低減という目標を達成できません。B は、AWS DataSync を用いたデータ連携を簡素化するものですが、オンプレミスインフラの管理負荷を解消せず、AWS Outposts のメリット（アプリケーションのローカル実行）を活かしていません。D は、AWS Snowball を用いてデータを Amazon S3 へ移行し、クラウド上の EMR で処理する方法ですが、これは明確に「データ処理をオンプレミスで行う」という要件に反しており、オンプレミスとクラウド間のデータ往復も発生するため、スケーラブルなオンプレミスソリューションとは言えません。したがって、正解は C です。