グローバルなSaaSプロバイダーが、新しいマルチテナントデータ分析プラットフォームをAWSで構築しようとしています。要件は以下の通りです： 【テナント要件】 ・テナント数：現在500社、2年以内に5000社へ拡張予定 ・テナントのサイズ：スモール（月間データ量1GB未満）からエンタープライズ（月間データ量10TB超）まで多様 ・エンタープライズテナント（上位20社）は専有リソースと厳密なデータ分離を要求 ・スモール・ミディアムテナント（残り480社）はコスト効率のためリソース共有可 ・一部のテナントはGDPR（EU一般データ保護規則）、一部はHIPAA（米国医療保険の携行性と責任に関する法律）対応が必要 【技術要件】 ・テナントごとにSQLクエリインターフェースを提供 ・クエリ実行時間：SLA 95パーセンタイルで30秒以内 ・テナント間のクエリリソース競合（「うるさい隣人」問題）を防止 ・新規テナントのオンボーディングは完全自動化（Human-in-the-loop不可） ・テナントデータはAES-256で暗号化、テナントごとに異なる暗号化キーを使用 【コスト要件】 ・スモールテナント1社あたりの月次コストを$50以下に抑える ・エンタープライズテナントには従量課金モデルを適用 この要件を最もよく満たすデータ分析アーキテクチャはどれですか？
コスト・スケール・コンプライアンスのバランスが核心です。AthenaサーバーレスはスモールテナントをGB単位の従量課金で処理でき、月$50以下の制約を満たします。Lake FormationはGDPR/HIPAAのデータ主権要件に対応するリージョン制御と細粒度アクセス制御を提供し、Athena Provisioned CapacityによりエンタープライズテナントのSLAと「うるさい隣人」分離が実現します。 選択肢Aの（Amazon Redshift）は、RLSを使っても物理的データ分離が不完全でエンタープライズ要件を満たしません。 選択肢Cの（Redshift Serverless）はスモールテナント数百社分の月次固定コストが$50を大幅超過します。 選択肢Dの（Apache Spark）はSQLインターフェース提供に過剰な複雑性を伴います。