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AWS Cloud Practitioner Database Section

データベース

Q. ミリ秒未満のレイテンシを必要とするリアルタイムIoTアプリケーションのデータレイヤーには、どのAWSサービスを使用しますか?

ElastiCache for Redis: クラウド上にある Redis 互換で完全マネージド型のインメモリデータストアおよびキャッシュであり、1 秒あたり数百万リクエストに対してミリ秒以下の応答時間を提供します。
  • ElastiCache for Redis には、スピード、シンプルさ、およびオープンソース Redis の多用途性と同時に、Amazon からの管理性、セキュリティ、スケーラビリティが備わっています.
  • ゲーム、アドテック、e コマース、医療、金融サービス、IoT などでの、最も要求の厳しいリアルタイムアプリケーションを強化できます.

Q. Amazon RDSデータベースをオンプレミス環境でも利用可能とするサービスは?

AWS Outposts: データセンターなどのオンプレミス環境に対して、AWSのインフラストラクチャおよびサービス、API、ツールを展開することができるサービスです.
  • Amazon RDS on AWS Outpostsでは、AWS環境と同じように、オンプレミス環境においてMySQLPostgreSQLリレーショナルデータベースをセットアップ、運用、スケーリングすることができます。

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Q. AWSに新しいウェブアプリケーションをデプロイしています。 アプリケーションのリアルタイムな高速処理に利用可能なデータベースは?

Aamzon ElastiCache: クラウド内のインメモリデータストアまたはキャッシュを簡単にデプロイ、操作、およびスケーリングできるようにするデータベースサービス.
  • 高速で管理されたメモリ内データストアから情報を取得できるようにすることで、Webアプリケーションのパフォーマンスを向上させます.
  • アプリケーションの応答時間を最適化するため、最も頻繁にアクセスされるデータをキャッシュとしてインメモリDBで処理することで高速な応答性能を実現することが可能.

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Q. ビッグデータのデータ処理とデータ分析を実行するために利用するべき最適なサービスはどれ?

Amazon EMR: Apache HadoopApache Spark などのオープンソースビッグデータフレームワークを利用して、大量のデータを処理・分析するマネージド型クラスタープラットフォーム

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Q. Amazon S3に保存されたデータをSQLクエリによって、簡易に分析することができるサービスはどれ?

Amazon Athena: インタラクティブなクエリサービスで、Amazon S3 内のデータを標準 SQL を使用して簡単に分析できます.
  • 他のサービスと異なり、Amazon AthenaはS3と統合して利用可能なサーバレスサービスであり、準備時間を要せずに、S3バケットを指定してSQLによる解析を即時に実行することが可能.

Q. ユーザーが設定することなく、初めからマルチAZ構成のフォールトトレランスを考慮して設計されているAWSサービスはどれ?

Amazon DynamoDB: デフォルトでAWSリージョンの3つの施設にデータを複製し、サーバー障害またはアベイラビリティーゾーンの停止が発生した場合のフォールトトレランスを提供
Amazon S3: デフォルトで、重要なデータを保存するための耐久性のあるインフラストラクチャを提供し、オブジェクトの99.999999999%の耐久性のために設計

Q. あなたはAWSを利用したリレーショナルデータベースを構成するためにAmazon RDSを起動しているところです。しかしながら、データ容量をどのくらい設定するべきか判断ができていません。RDSのどの機能を利用するべきでしょうか?

RDSのAuto Scaling
  • 増加するデータベースのワークロードに応じて、ストレージ容量をダウンタイムなしにスケールする機能です
  • RDS起動時にAutoScalingを有効化することで、ストレージサイズが自動的にスケーリングされるようになります
  • その際に希望する最大ストレージ制限を設定することでスケーリング実施時に最大容量を決めることができます

|| Q. あなたはAWSに保存したデータを可視化して、機械学習を利用したインサイトを抽出したいと考えています。どのAWSサービスを利用するべきでしょうか?

Amazon QuickSight: データを高速かつ簡単に視覚化や分析ができるBI (ビジネスインテリジェンス) サービスです
  • Amazon QuickSight では、機械学習を使用して、データ内の隠されたインサイトや傾向を明らかにし、主要な推進要因を特定してビジネスメトリクスを予測します
  • ダッシュボードに埋め込まれた自然言語解析からこれらの洞察を利用することもできます
Amazon Redshift: 機械学習(ML)

|| Q. IoTデータの蓄積用のデータベースとして最適なサービスはどれ?

Amazon Timestream: IoT アプリケーションに適したフルマネージドな時系列データベースサービスです
  • IoT機器などから収集したタイムスタンプをもつ時系列データの保存して、その検索や分析を行うことができます
Amazon DynamoDB: IoTデータを蓄積して数ミリ秒単位の安定したレイテンシーを実現するNoSQL型データベースサービスです
  • AWS IoT を用いて DynamoDB の使用を開始することができます