Q89 — AWS SAA-C03 第12章

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Q889. ある企業のニアリアルタイムストリーミングアプリケーションが AWS 上で実行されています。データが取り込まれる際、そのデータに対してジョブが実行され、完了までに30分かかります。このワークロードでは、大量の流入データにより、頻繁に高遅延が発生しています。ソリューションズアーキテクトは、パフォーマンスを向上させるためのスケーラブルかつサーバーレスなソリューションを設計する必要があります。 以下のうち、ソリューションズアーキテクトが取るべき手順の組み合わせはどれですか？（2つ選択してください。）

正解: A. Amazon Kinesis Data Firehose を使用してデータを取り込みます。, E. AWS Fargate と Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) を使用してデータを処理します。

解説

ニアリアルタイムストリーミングアプリケーション向けに、スケーラブルかつサーバーレスなパフォーマンス向上ソリューションを設計するには、以下の手順の組み合わせが適しています。 A. Amazon Kinesis Data Firehose を使用してデータを取り込みます。 Amazon Kinesis Data Firehose は、データレイク、データストア、分析ツールへストリーミングデータを信頼性高く効率的にロードできる完全マネージドサービスです。Kinesis Data Firehose を用いることで、大量の流入データを高スループットで処理するためのスケーラビリティと組み込みの耐障害性を活用でき、遅延の低減と効率的なデータ取り込みを実現できます。 E. AWS Fargate と Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) を使用してデータを処理します。 AWS Fargate は、インフラストラクチャ管理を必要とせずにコンテナを実行できるサーバーレスなコンピュートエンジンです。Fargate と Amazon ECS を組み合わせることで、データ処理用のコンテナ化アプリケーションをデプロイ・管理でき、ワークロードに応じて自動的にコンピュートリソースをスケールさせ、最適なパフォーマンスとリソース利用率を確保できます。これにより、スケーラブルかつサーバーレスな処理環境を提供し、パフォーマンス向上を実現します。 一方、オプション C の AWS Database Migration Service (AWS DMS) は、データベースの移行やレプリケーションを主目的としており、リアルタイムストリーミングアプリケーションへの適用は不適切です。 オプション B の AWS Lambda と AWS Step Functions による処理は、Lambda の最大実行時間（15分）が、30分かかるジョブには対応できないため、このユースケースには不適切です。 オプション D の Auto Scaling グループ内の Amazon EC2 インスタンスは、スケーラビリティを提供しますが、インフラストラクチャの手動管理と運用オーバーヘッドを伴います。Fargate と Amazon ECS を用いたサーバーレスなアプローチの方が、よりスケーラブルでコスト効率の高い選択肢となります。 以上より、このニアリアルタイムストリーミングアプリケーション向けに推奨される手順の組み合わせは、データ取り込みに Amazon Kinesis Data Firehose を使用すること（オプション A）と、データ処理に AWS Fargate と Amazon ECS を使用すること（オプション E）です。