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SAA高性能なアーキテクチャの設計複数選択

金融系スタートアップが、毎秒数万件のトランザクションデータをリアルタイムで処理する不正検知システムを構築しています。要件は、①処理レイテンシが1秒未満、 ②データを最大24時間保持して再処理(リプレイ)が可能、 ③機械学習モデル・アラートシステム・データウェアハウスの3つのコンシューマーが同一データを独立して並列処理できること、です。この要件を満たすアーキテクチャの構成要素を2つ選んでください。

A
Amazon SQS Standardキューでデータを受信し、AWS Lambda関数でファンアウト(1つの入力イベントを複数の処理に分岐させるパターン)処理する
SQS Standardキューは単一キューを複数コンシューマーで共有すると一度読み取られたメッセージが削除されるため、3コンシューマーの独立並列処理ができません。
B
Amazon Kinesis Data Streamsでデータを受信し、想定スループットに応じたシャード数を設定する
✓ 正解
Kinesis Data Streamsは最大365日のデータ保持とリプレイ機能を持ち、複数のコンシューマーがストリームを独立して読み取れます。拡張ファンアウトを使用すると各コンシューマーに最大2MB/s/シャードの専用スループットが割り当てられ、コンシューマー間のスループット競合を解消してサブ秒レイテンシを維持できます。
C
Amazon SNSトピックでデータを受信し、各コンシューマー用のSQSキューにサブスクリプションでファンアウトする
SNS+SQSファンアウトは各コンシューマーに専用のSQSキューを持たせることで独立した並列処理は実現できますが、SQSは消費済みメッセージを特定時点から再処理するリプレイ機能を持たないため要件②を満たせません。
D
Kinesis Data Streamsの拡張ファンアウト(Enhanced Fan-Out)を使用して、各コンシューマーに独立した専用スループットを割り当てる
✓ 正解
Kinesis Data Streamsは最大365日のデータ保持とリプレイ機能を持ち、複数のコンシューマーがストリームを独立して読み取れます。拡張ファンアウトを使用すると各コンシューマーに最大2MB/s/シャードの専用スループットが割り当てられ、コンシューマー間のスループット競合を解消してサブ秒レイテンシを維持できます。
E
Amazon Data Firehoseでデータを受信してS3に一括保存し、全コンシューマーがS3からバッチ処理する
Firehoseはミニバッチでのバッファリング配信が基本であり、1秒未満のリアルタイム処理要件を満たせません。

解説

Kinesis Data Streamsは最大365日のデータ保持とリプレイ機能を持ち、複数のコンシューマーがストリームを独立して読み取れます。拡張ファンアウトを使用すると各コンシューマーに最大2MB/s/シャードの専用スループットが割り当てられ、コンシューマー間のスループット競合を解消してサブ秒レイテンシを維持できます。 選択肢AのSQS Standardキューは単一キューを複数コンシューマーで共有すると一度読み取られたメッセージが削除されるため、3コンシューマーの独立並列処理ができません。 選択肢CのSNS+SQSファンアウトは各コンシューマーに専用のSQSキューを持たせることで独立した並列処理は実現できますが、SQSは消費済みメッセージを特定時点から再処理するリプレイ機能を持たないため要件②を満たせません。 選択肢EのFirehoseはミニバッチでのバッファリング配信が基本であり、1秒未満のリアルタイム処理要件を満たせません。

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