DEAデータオペレーションとサポート
あるデータエンジニアリングチームは、複数の部署（マーケティング・財務・エンジニアリング）が共有するAmazon Athena環境を管理しています。部署ごとのクエリコストを追跡し、特定の部署が1クエリあたりにスキャンできるデータ量を上限設定することで、意図しないコスト超過を事前に防ぎたいと考えています。最小限の運用負荷で実現する方法として最も適切なものはどれですか？
AAWS Budgetsで部署ごとに月次Athenaコスト予算を設定し、予算超過が発生した際にSNS経由で担当者に通知してコストを管理する
AWS Budgetsは月次のコスト予算超過を検知して通知できるが、個別クエリのスキャン量をリアルタイムに制限してコスト超過を「事前に防ぐ」機能は持たない。
BAmazon CloudWatch MetricsでAthenaのデータスキャン量を部署別に監視し、閾値超過時にLambdaでクエリをキャンセルする
CloudWatch MetricsはAthenaのスキャン量データをクエリ完了後に記録するため、実行中のクエリをリアルタイムでキャンセルする仕組みは実現が困難であり、実装コストが高い。
CIAMポリシーで部署ごとにアクセス可能なS3プレフィックスを制限することで、クエリが読み取るデータ量を間接的に抑制する
IAMポリシーでS3プレフィックスへのアクセスを制限することはデータアクセス制御には有効だが、Athenaのクエリあたりスキャン量を直接制限するものではなく、コスト管理として不完全。
D部署ごとにAthenaワークグループを作成し、クエリあたりのスキャンデータ量上限を設定してコスト制御とリソース管理を実現する
✓ 正解
Athenaワークグループはクエリあたりのデータスキャン量上限をネイティブに設定でき、上限超過時にクエリを自動キャンセルする機能を持つため、事前のコスト超過防止と部署別管理を一元化できる。
解説
Amazon Athenaワークグループを使用すると、ワークグループ単位でクエリあたりのデータスキャン量上限（バイト単位）を設定できます。上限を超えるクエリは実行前にキャンセルされるため、コスト超過を事前に防止できます。ワークグループはCloudWatchへのメトリクス発行も管理できるため、部署別のクエリコスト追跡も一元化できる最適な機能です。
選択肢AのAWS Budgetsは月次の予算超過を通知できるが、1クエリあたりのスキャン量を「事前に」制限してコスト超過を防ぐ機能はなく、超過後の事後通知にとどまる。
選択肢BのAmazon CloudWatch MetricsとLambdaによるキャンセルは、クエリ実行中にリアルタイムでスキャン量を取得してキャンセルする仕組みが技術的に困難であり、実装・運用コストも高い。
選択肢CのIAMポリシーによるS3プレフィックス制限はアクセス制御には有効だが、クエリあたりのスキャン量を直接制限するものではなく、コスト制御手段として不完全。
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