Q45 — AWS SAA-C03 第17章

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Q1345. 小売企業は、顧客の行動データおよびセッション活動データを Amazon DynamoDB に保存しています。同社は、Amazon Redshift で SQL クエリを実行して顧客のトレンドを追跡し、定期的に更新されたデータを活用したいと考えています。また、抽出・変換・ロード（ETL）パイプラインの開発や運用を一切行わずに、DynamoDB のデータを Amazon Redshift へ自動的にレプリケートする必要があります。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: D. DynamoDB と Amazon Redshift の間でゼロ-ETL 統合（zero-ETL integration）を構築します。

解説

正解は D です。「DynamoDB と Amazon Redshift の間でゼロ-ETL 統合を構築する」です。 解説： 要件：DynamoDB のデータを、カスタム ETL パイプラインの開発・運用を一切行わず、自動的に Amazon Redshift へレプリケートし、SQL クエリによる分析を可能にする必要があります（運用オーバーヘッドを最小限に抑えることが必須）。 なぜ選択肢 D が正しいか： ゼロ-ETL 統合：AWS は、DynamoDB と Amazon Redshift の間でゼロ-ETL 統合を提供しており、カスタム ETL パイプラインを必要とせずに、ほぼリアルタイムでのデータレプリケーションが可能です。 完全マネージド：AWS がレプリケーションプロセス全体を管理するため、運用オーバーヘッドが極めて低く、AWS Glue、Lambda、手動 S3 エクスポートなどの管理作業が不要です。 SQL クエリ対応：レプリケートされたデータは、Amazon Redshift 上で標準の SQL を使用して直接クエリできます。 他の選択肢が不適切な理由： A：AWS Glue を使用したスケジュール実行型 ETL ジョブは、ETL パイプラインの開発・保守が必要であり、運用オーバーヘッドが高くなります。また、スケジュール駆動であるため、完全な自動化・リアルタイム性には欠けます。 B：DynamoDB Streams と AWS Lambda を組み合わせる方法では、ストリーム処理および Redshift へのロードを実装するカスタム Lambda 関数の開発・保守（エラー処理、再試行ロジックなど）が必要となり、依然として ETL の管理負荷が発生します。 C：Amazon Redshift Spectrum を使用する場合、DynamoDB から Amazon S3 へのデータエクスポート（例：DynamoDB Export 機能や AWS Data Pipeline の利用）を手動または別途設定する必要があります。これはリアルタイム性や自動化を保証せず、継続的なレプリケーションソリューションではありません。 結論：選択肢 D（ゼロ-ETL 統合）は、ETL の開発・管理を一切必要とせず、ほぼリアルタイムかつ完全自動化された DynamoDB から Amazon Redshift へのデータレプリケーションを提供するため、運用オーバーヘッドを最小限に抑える最適なソリューションです。