Q26 — AWS SAP-C02 第3章

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Q251. ある企業が、多様な人口から大規模なデータサンプルを研究者に提供するためのゲノム情報収集を支援する遺伝子報告デバイスを開発しています。このデバイスは、毎秒8 KBのゲノムデータをデータプラットフォームに送信し、そのプラットフォームがデータを処理・分析して研究者に結果を提供する必要があります。このデータプラットフォームは、以下の要件を満たす必要があります。 ・着信ゲノムデータに対するニアリアルタイム分析を提供すること ・データが柔軟性・並列性・耐久性を備えていること ・処理結果をデータウェアハウスに配信すること これらの要件を満たすために、ソリューションアーキテクトが採用すべき戦略はどれですか？

• A. 着信センサーデータの収集にはAmazon Kinesis Data Firehoseを使用し、Kinesisクライアントでデータを分析して、結果をAmazon RDSインスタンスに保存します。
• B. 着信センサーデータの収集にはAmazon Kinesis Data Streamsを使用し、Kinesisクライアントでデータを分析して、Amazon EMRを経由しAmazon Redshiftクラスターに結果を保存します。 ✓
• C. 着信デバイスデータの収集にはAmazon S3を使用し、Amazon SQSからKinesisでデータを分析して、結果をAmazon Redshiftクラスターに保存します。
• D. Amazon API Gatewayを使用してリクエストをAmazon SQSキューに送信し、AWS Lambda関数でデータを分析して、Amazon EMRを経由しAmazon Redshiftクラスターに結果を保存します。

正解: B. 着信センサーデータの収集にはAmazon Kinesis Data Streamsを使用し、Kinesisクライアントでデータを分析して、Amazon EMRを経由しAmazon Redshiftクラスターに結果を保存します。

解説

要件（着信ゲノムデータのニアリアルタイム分析、データの柔軟性・並列性・耐久性の確保、処理結果のデータウェアハウスへの配信）を満たす最適な戦略は、選択肢Bです。 このソリューションでは、着信センサーデータの収集にAmazon Kinesis Data Streamsを活用します。Kinesisクライアントにより、データをリアルタイムで処理・変換したうえで、Amazon EMRを経由してAmazon Redshiftクラスターに結果を保存します。これにより、データは迅速に処理・分析され、研究者による追加分析のために耐久性とスケーラビリティを備えたデータウェアハウスに格納されます。 選択肢Aは、Amazon Kinesis Data Firehoseを採用していますが、これは比較的単純なデータ取り込み用途向けであり、リアルタイムデータ処理機能を提供しません。 選択肢Cは、Amazon S3を採用していますが、これはオブジェクトストレージサービスであり、ストリーミングデータのリアルタイム処理には不向きです。 選択肢Dは、Amazon API GatewayとAmazon SQSを経由する方式ですが、これは不要なオーバーヘッドと遅延を引き起こす可能性があります。さらに、AWS Lambdaには最大15分の実行時間制限があり、大量のデータ分析には不十分である可能性があります。