Q74 — AWS SAA-C03 第12章

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Q874. ある企業は、セキュリティリスクをもたらすリソースを特定・強制するためのITインフラストラクチャのマップ構築を検討しています。セキュリティチームは、このITインフラストラクチャマップ内のデータをクエリし、セキュリティリスクを迅速に特定できる必要があります。これらの要件を満たす、運用オーバーヘッドが最も少ないソリューションはどれですか？

正解: B. Amazon Neptune を使用してデータを格納し、SPARQL を使用してデータをクエリしてセキュリティリスクを特定します。

解説

ITインフラストラクチャのマップ構築、ポリシーの適用、およびセキュリティリスクの迅速な特定を、最小限の運用オーバーヘッドで実現するには、以下のソリューションが推奨されます： B. Amazon Neptune を使用してデータを格納し、SPARQL を使用してデータをクエリしてセキュリティリスクを特定します。 理由は以下のとおりです： 選択肢 A では、Amazon RDS を使用してデータを格納し、SQL でクエリするよう提案されています。Amazon RDS はマネージド型のリレーショナルデータベースサービスですが、ITインフラストラクチャマップのようなグラフ構造のデータを格納・クエリするには最適ではありません。リレーショナルデータベースで SQL を用いたクエリは複雑な結合（JOIN）を必要とし、インフラストラクチャグラフのナビゲーションや分析において、必要な柔軟性や効率性を提供できない可能性があります。 選択肢 C では、Amazon Redshift を使用してデータを格納し、SQL でクエリするよう提案されています。Amazon Redshift は強力なデータウェアハウスソリューションですが、分析ワークロードに最適化されており、ITインフラストラクチャのグラフデータを格納・クエリする用途には不向きです。同様に、リレーショナルデータベースに対する SQL クエリは、グラフ構造データの分析において最も効率的・柔軟な手法とは言えません。 選択肢 D では、Amazon DynamoDB を使用してデータを格納し、PartiQL でクエリするよう提案されています。Amazon DynamoDB は非常にスケーラブルかつ柔軟な NoSQL データベースサービスですが、PartiQL は SQL 互換のクエリ言語であり、主に構造化されたドキュメント型データのクエリを目的として設計されています。そのため、ITインフラストラクチャのグラフ構造データをクエリし、セキュリティリスクを特定するには不適切です。 一方、選択肢 B では、完全マネージド型のグラフデータベースサービスである Amazon Neptune の利用を推奨しています。Neptune はグラフデータの格納・クエリに特化して設計されており、ITインフラストラクチャマップの構築に自然に適合します。また、SPARQL というグラフデータ専用のクエリ言語をサポートしており、複雑な関係性のナビゲーションや分析に最適です。セキュリティチームは SPARQL を活用して、インフラストラクチャマップを効率的にクエリし、グラフ指向のクエリを通じてセキュリティリスクを迅速に特定できます。 まとめると、ITインフラストラクチャマップの構築、ポリシー適用、およびセキュリティリスクの迅速な特定という要件を、最小限の運用オーバーヘッドで満たす最も適切なソリューションは、選択肢 B（Amazon Neptune を使用したデータ格納＋SPARQL を用いたクエリ）です。この組み合わせは、グラフ構造データの処理に特化したデータベースおよびクエリ言語を提供し、高い最適化を実現します。