Q3 — AWS SAA-C03 第8章

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Q498. ある企業では、オンプレミスのデータソースからデータを取得するためにAmazon EC2インスタンスのフェleetが使用されています。データはJSON形式であり、取得レートは最大1 MB/sに達します。EC2インスタンスが再起動されると、その時点で転送中のデータ（in-flight data）が失われます。同社のデータサイエンスチームは、取得されたデータをニアリアルタイムでクエリしたいと考えています。 この要件を満たす、スケーラブルで最小限のデータ損失を実現するニアリアルタイムなデータクエリソリューションはどれですか？

• A. データをAmazon Kinesis Data Streamsにパブリッシュし、Kinesis Data Analyticsを使用してデータをクエリします。 ✓
• B. データをAmazon Kinesis Data Firehoseにパブリッシュし、Amazon Redshiftを宛先として指定します。その後、Amazon Redshiftでデータをクエリします。
• C. 取得したデータをEC2インスタンスストアに保存し、同時にデータをAmazon Kinesis Data Firehose（宛先はAmazon S3）にパブリッシュします。その後、Amazon Athenaでデータをクエリします。
• D. 取得したデータをAmazon Elastic Block Store（Amazon EBS）ボリュームに保存し、データをAmazon ElastiCache for Redisにパブリッシュします。その後、Redisのチャネルをサブスクライブしてデータをクエリします。

正解: A. データをAmazon Kinesis Data Streamsにパブリッシュし、Kinesis Data Analyticsを使用してデータをクエリします。

解説

正解はAです。Amazon Kinesis Data Streamsは、高スループット（最大1 MB/s以上）のストリーミングデータを耐久性高く保持し、再起動や障害発生時にもin-flightデータの喪失を防ぎます（シャード単位で24時間デフォルト保持、最大7日間設定可能）。Kinesis Data Analyticsは、SQLやApache Flinkを用いてストリームデータをニアリアルタイムで処理・クエリできるため、データサイエンスチームの要件に最適です。一方、BはRedshiftへのロードに遅延（数分～数十分）が発生し、ニアリアルタイム性に劣ります。CはEC2インスタンスストアの使用により再起動時にデータが失われるため、データ損失を最小化できない点で不適切です。DはElastiCache for Redisは一時的なキャッシュであり、永続性が低く、再起動やクラスタ障害時にデータが失われる可能性が高く、またRedis自体は分析クエリ向けではなく、スケーラビリティと耐久性の観点から不適切です。