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DEAデータの取り込みと変換

金融機関のデータエンジニアリングチームは、オンプレミスのOracleデータベースを業務システムの主システムとして継続運用しながら、すべてのデータ変更（INSERT・UPDATE・DELETE）を近リアルタイムでAmazon S3データレイクにレプリケーションしたいと考えています。 要件は以下の通りです。 ・ソースOracleデータベースへの負荷を最小限にしたい ・DELETEオペレーションも確実にS3へ反映したい ・初期ロードと継続的なレプリケーションを1つのマネージドサービスで完結させたい 最も適切なアプローチはどれですか？

A
AWS Glue ETLジョブをスケジュール実行し、last_updated_atタイムスタンプ列でフィルタリングして差分データをS3に書き出す
タイムスタンプフィルタで追加・更新は検知できますが、論理削除フラグのないDELETEは検知できません。
B
AWS Database Migration Service（DMS）の変更データキャプチャ（CDC）を有効化し、初期フルロード完了後にOracleのREDOログを継続的に読み取ってS3ターゲットにレプリケーションする
✓ 正解
AWS DMSのCDCはOracleのREDOログを非侵襲的に継続読み取りし、INSERT/UPDATE/DELETEをS3に近リアルタイムでレプリケーションします。初期フルロードとCDCの組み合わせにより、初期同期から差分同期まで1サービスで完結します。
C
AWS DMSのフルロードタスクを毎時スケジュール実行し、S3の新しいパーティションに書き出す
フルロードをN時間ごとに繰り返す方式でソースDBへの負荷が高く、近リアルタイム要件も満たしません。
D
Oracle LogMinerをオンプレミスで実行し、変更データをAmazon Data Firehose経由でS3に転送するカスタムスクリプトを開発する
LogMinerを使ったカスタム開発で技術的には実現可能ですが、マネージドサービスを使わないため運用・保守の負担が大きくなります。

解説

AWS DMSのCDCはOracleのREDOログを非侵襲的に継続読み取りし、INSERT/UPDATE/DELETEをS3に近リアルタイムでレプリケーションします。初期フルロードとCDCの組み合わせにより、初期同期から差分同期まで1サービスで完結します。 選択肢Aはタイムスタンプフィルタで追加・更新は検知できますが、論理削除フラグのないDELETEは検知できません。 選択肢CはフルロードをN時間ごとに繰り返す方式でソースDBへの負荷が高く、近リアルタイム要件も満たしません。 選択肢DはLogMinerを使ったカスタム開発で技術的には実現可能ですが、マネージドサービスを使わないため運用・保守の負担が大きくなります。

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