大手金融機関が、新しいリスク分析プラットフォームをAWSに構築しています。このプラットフォームは、毎日市場クローズ後に数百GBの取引データを処理し、リスクレポートを翌朝8時までに生成する必要があります。 【データフロー要件】 - オンプレミスのコアバンキングシステムから毎日18時〜20時の間に取引データ（CSV/Parquet形式）を受信 - データの検証・クレンジング・変換処理（ETL）を実施 - 複雑なリスク計算（モンテカルロシミュレーション等）を並列実行 - 結果をデータウェアハウスに格納し、BIツール（Amazon QuickSight）で可視化 【非機能要件】 - 計算処理は最大2時間以内に完了すること - データは転送中・保存中ともに暗号化（顧客管理キー使用） - 処理の監査ログをすべて保持すること - PCI DSS※準拠が必要（※Payment Card Industry Data Security Standard：クレジットカード業界のセキュリティ基準） - 月次コストを最小化しつつ、処理性能を確保すること 【現在の検討案】 AWSのどのサービスの組み合わせがこれらすべての要件を最も効率的に満たしますか？
AWS DataSyncは大容量ファイルの効率的な転送と整合性検証を提供します。GlueはサーバーレスなマネージドETLサービスでコスト効率が高く、EMR Transient Clusterはスポットインスタンスを活用した大規模並列計算を低コストで実現し、処理完了後に自動終了するため月次コストを最小化できます。KMS CMKでPCI DSS要件の暗号化を満たし、CloudTrailで監査ログを確保します。 選択肢Bは、ECS FargateはEMRのような分散計算フレームワークを持たずモンテカルロシミュレーションの大規模並列処理に劣り、AuroraはOLTPデータベースでありDWHとして最適化されていないため大規模分析クエリに不向きです。 選択肢Cは、RDS Multi-AZはOLTPデータベースであり数百GBの分析クエリ向けDWHとして最適化されておらず、EC2クラスターの手動管理はマネージドEMRより運用コストと複雑性が増大します。 選択肢Dは、Amazon Data Firehoseはリアルタイムストリーミング向けであり、オンプレミスからのバッチCSV/Parquetファイルの定時転送には不適切です。