Q59 — AWS SAA-C03 第16章

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Q1259. 医療関連企業が、AWS クラウド上でログを保存および管理するシステムを設計しています。このシステムは JSON 形式のログを受信・保存します。ログには患者の機密情報が含まれています。企業は、これらの機密データを特定する必要があります。また、SQL クエリを用いてログデータを検索できる必要があります。これらの要件を満たすソリューションはどれですか？

正解: A. ログを Amazon S3 バケットに保存します。Amazon Macie を設定して機密データを検出します。Amazon Athena を使用してログをクエリします。

解説

正解は A です。「ログを Amazon S3 バケットに保存します。Amazon Macie を設定して機密データを検出します。Amazon Athena を使用してログをクエリします。」 理由： 医療関連企業には以下の要件があります。 ・JSON 形式のログを保存（スケーラブルかつコスト効率が良い） ・患者の機密情報を自動的に特定（機密データ検出機能） ・SQL を用いた検索（サーバーレスな対話型クエリ） 選択肢 A が正しい理由： ・Amazon S3 は、JSON ログの保存に最適です。 　– スケーラビリティ：大量のログを容易に処理可能 　– コスト効率：使用した分だけ課金される 　– 他の AWS サービス（Macie、Athena）とのネイティブ統合 ・Amazon Macie は、完全マネージド型のデータセキュリティサービスで、以下を実現します。 　– 機械学習（ML）を活用し、S3 内の PHI（個人医療情報）や PII（個人識別情報）などの機密データを自動検出 　– 分類とレポート生成（HIPAA／GDPR などのコンプライアンス要件に対応） ・Amazon Athena は、サーバーレスな対話型クエリサービスで、以下を実現します。 　– S3 上のデータに対して直接 SQL クエリを実行（ETL 不要） 　– JSON 形式のパースをサポート（ログ分析に最適） 　– クエリごとの課金モデル（アドホック検索にコスト効率的） 他の選択肢が不適切な理由： B：Amazon EBS はブロックストレージであり、ログの保存やスケーリングには不向きです。SageMaker は機械学習のトレーニング／推論向けであり、機密データ検出のためのマネージドサービスではありません。RDS はリレーショナルデータベースであり、ログクエリには最適ではなく、複雑な ETL 処理が必要になります。 C：DynamoDB は NoSQL データベースであり、大規模なログ保存にはコスト面・設計面で不適です。KMS は暗号化キーの管理サービスであり、機密データの検出機能はありません。Redshift Spectrum は S3 をクエリ対象としますが、DynamoDB はログ保存の適切なストレージではありません。 D：Amazon Inspector はセキュリティ脆弱性評価ツールであり、機密データ検出には使用できません。PHI／PII の検出には Macie が適しています。 代替案の検討（Macie が利用できない場合）： Macie が利用できない場合は、AWS Glue と AWS Lambda を組み合わせて機密データを分類するカスタムソリューションも考えられますが、これは開発工数と運用負荷を伴います。一方、選択肢 A は最も効率的かつ AWS ネイティブなソリューションです。 結論： 選択肢 A が最適な理由： ・S3 がスケーラブルなログ保存を提供 ・Macie が機密データを自動検出 ・Athena が SQL によるログクエリを可能にします → すべての要件（保存、検出、クエリ）を満たします。 最終的な正解：A