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SAA高性能なアーキテクチャの設計

あるIoTプラットフォーム企業が、数百万台のセンサーから毎秒大量のイベントデータを受信しています。これらのデータをニアリアルタイムでAmazon S3にParquet形式へ変換して保存し、加えてAmazon OpenSearch Serviceへも配信して可視化したいと考えています。コンシューマーアプリケーションの開発・運用やクラスター管理は避け、スケーリングを含めて運用負荷を最小化することが求められています。最も適切なソリューションはどれですか。

A
Amazon Data Firehose を使い、組み込みのParquet変換でS3へ、別ストリームでOpenSearch Serviceへ配信する
✓ 正解
Amazon Data Firehoseはフルマネージドで自動スケールし、コンシューマー実装が不要。組み込みのParquet変換でS3へ、OpenSearch Serviceへも配信でき、運用負荷を最小化しつつ全要件を満たします。
B
Amazon Kinesis Data Streams を使い、EC2上の自前コンシューマーでParquetに変換してS3とOpenSearchへ書き込む
Kinesis Data StreamsはKCL等でコンシューマーをEC2上に自前実装・運用し、シャード管理も必要となるため、運用負荷を最小化する要件に反し最適ではありません。
C
Amazon MSK(マネージド型Kafka)クラスターとKafka Connectでデータを変換し各宛先へ配信する
Amazon MSKはKafkaクラスターやKafka Connectのプロビジョニング・構成・運用が必要で、フルマネージド配信に比べ管理負荷が大きく、運用負荷最小化の要件を満たせないため不適切です。
D
AWS Glue のストリーミングETLジョブでデータを変換し、S3とOpenSearchへ書き込む
AWS GlueのストリーミングETLジョブはSparkベースのジョブ開発・管理・スケーリング考慮が必要で、Amazon Data Firehoseの組み込み変換に比べ運用負荷が高く、最小化要件に最も適さないため不適切です。

解説

Amazon Data Firehoseは、フルマネージドの配信サービスで、スループットに応じて自動スケールし、コンシューマーの開発・運用が不要です。組み込み機能でデータをParquet形式に変換してS3へ配信でき、OpenSearch Serviceへの配信にも対応するため、運用負荷を最小化しつつ全要件を満たします。 選択肢のKinesis Data StreamsはEC2やLambdaでコンシューマーを自前実装・運用する必要があり、運用負荷が大きくなります。 選択肢のAmazon MSKはKafkaクラスターやKafka Connectの構成・管理が必要で、運用負荷最小化の要件に反します。 選択肢のAWS GlueストリーミングETLはジョブの開発・管理が必要で、Amazon Data Firehoseに比べて運用負荷が高くなります。

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