Q61 — AWS SAA-C03 第6章

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Q426. メディア企業が、オンプレミスでユーザー活動データを収集・分析しています。同社はこの機能をAWSへ移行したいと考えています。ユーザー活動データストアは今後も継続的に増加し、最終的にはペタバイト規模に達する見込みです。同社は、既存データおよび新規データに対してSQLによるオンデマンド分析を可能にする、高可用性のデータ取り込みソリューションを構築する必要があります。 これらの要件を満たすソリューションのうち、運用オーバーヘッドが最も少ないものはどれですか？

• A. アクティビティデータをAmazon Kinesis Data Streamに送信します。ストリームを設定して、データをAmazon S3バケットに配信するようにします。
• B. アクティビティデータをAmazon Kinesis Data Firehose配信ストリームに送信します。ストリームを設定して、データをAmazon Redshiftクラスターに配信するようにします。 ✓
• C. アクティビティデータをAmazon S3バケットに格納します。Amazon S3を設定して、データがS3バケットに到着した際にAWS Lambda関数を実行するようにします。
• D. 複数の可用性ゾーンにまたがるAmazon EC2インスタンス上に取り込みサービスを作成します。このサービスを設定して、データをAmazon RDS Multi-AZデータベースに転送するようにします。

正解: B. アクティビティデータをAmazon Kinesis Data Firehose配信ストリームに送信します。ストリームを設定して、データをAmazon Redshiftクラスターに配信するようにします。

解説

正解はBです。Amazon Kinesis Data Firehoseは、完全マネージド型のストリーミングデータ取り込みサービスであり、データをリアルタイムでAmazon Redshiftに直接ロードできます。Redshiftは、ペタバイト規模のデータに対する高速なSQL分析をサポートする、完全マネージド型のデータウェアハウスです。FirehoseとRedshiftの組み合わせにより、データの変換（例：圧縮、フォーマット変換）、バッファリング、自動再試行、エラー処理、スケーリングなどがすべてAWSによって管理されるため、運用オーバーヘッドが最小限になります。一方、選択肢AはS3への書き込みのみで、SQL分析には追加のサービス（例：Amazon AthenaやRedshift Spectrum）が必要となり、運用負荷が増加します。選択肢CはLambdaによる逐次処理であり、大規模・高スループットのストリーミングデータには不向きで、スケーラビリティと可用性に課題があります。選択肢DはEC2とRDSを用いた自前管理型アーキテクチャであり、OSパッチ適用、スケーリング、障害復旧など、多大な運用オーバーヘッドが発生します。