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質問 # 49
ある企業は、四半期財務諸表を専用の Amazon S3 バケットに保存することを計画しています。財務諸表は、S3 バケットに保存した後に変更または削除してはなりません。
これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

A. MFA 削除を有効にして S3 バケットを作成します。
B. コンプライアンスモードで S3 オブジェクトロックを使用して S3 バケットを作成します。
C. ガバナンスモードで S3 オブジェクトロックを使用して S3 バケットを作成します。
D. 2 つの AWS リージョンに S3 バケットを作成します。バケット間で S3 クロスリージョンレプリケーション (CRR) を使用します。

正解：C

解説：
This solution meets the requirements because:
S3 Object Lock is a feature in Amazon S3 that allows users and businesses to store files in a highly secure, tamper-proof way. It's used for situations in which businesses must be able to prove that data has not been modified or destroyed after it was written, and it relies on a model known as write once, read many (WORM)1.
S3 Object Lock provides two ways to manage object retention: retention periods and legal holds. A retention period specifies a fixed period of time during which an object remains locked. A legal hold provides the same protection as a retention period, but it has no expiration date2.
S3 Object Lock has two retention modes: governance mode and compliance mode. Governance mode allows users with specific IAM permissions to overwrite or delete an object version before its retention period expires. Compliance mode prevents anyone, including the root user of the account that owns the bucket, from overwriting or deleting an object version or altering its lock settings until the retention period expires2.
By creating the S3 bucket with S3 Object Lock in compliance mode, the company can ensure that the quarterly financial statements are stored in a WORM model and cannot be modified or deleted by anyone until the retention period expires or the legal hold is removed. This can help meet regulatory requirements that require WORM storage, or to add another layer of protection against object changes and deletion2.

質問 # 50
ネットワークデバイスを製造する企業には、何百万ものユーザーがいます。データはデバイスから 1 時間ごとに収集され、Amazon S3 データレイクに保存されます。
同社は、過去 24 時間のデータフローログを分析して、異常を検出し、ユーザーの問題をトラブルシューティングして解決します。同社はまた、2 年前の履歴ログを分析して、パターンを発見し、改善の機会を探します。
データフローログには、日付、タイムスタンプ、ソース IP、ターゲット IP などの多くのメトリックが含まれています。毎日約 100 億のイベントがあります。
最適なパフォーマンスを得るには、このデータをどのように保存する必要がありますか?

A. ソース IP でパーティション分割され、日付で並べ替えられた Apache Parquet 内
B. 日付でパーティション分割され、送信元 IP で並べ替えられた圧縮 .csv
C. 日付でパーティション分割され、送信元 IP で並べ替えられた Apache ORC で
D. ソース IP でパーティション分割され、日付で並べ替えられた、圧縮されたネストされた JSON

正解：C

質問 # 51
ある企業は、AWS Lake Formation を使用してデータレイクを作成しています。データレイクに保存されるデータには機密性の高い顧客情報が含まれており、規制要件を満たすために AWS Key Management Service (AWS KMS) カスタマー管理キーを使用して保存時に暗号化する必要があります。
これらの要件を満たすために、企業はデータをデータレイクにどのように保存できるでしょうか?

A. 暗号化された Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) ボリュームにデータを保存します。Amazon EBS ボリュームを Lake Formation に登録します。
B. AWS KMS (SSE-KMS) によるサーバー側暗号化を使用して、Amazon S3 バケットにデータを保存します。S3 の場所を Lake Formation に登録します。
C. クライアント側でデータを暗号化し、暗号化されたデータを Amazon S3 バケットに保存します。S3 の場所を Lake Formation に登録します。
D. データを Amazon S3 Glacier Flexible Retrieval ボールトバケットに保存します。S3 Glacier Flexible Retrieval ボールトを Lake Formation に登録します。

正解：B

質問 # 52
大企業には、さまざまな部門にわたって分析を実行するための中央データレイクがあります。各部門は個別の AWS アカウントを使用し、そのデータをそのアカウントの Amazon S3 バケットに保存します。各 AWS アカウントは、AWS Glue データカタログをデータカタログとして使用します。役割に基づいて、さまざまなデータレイクアクセス要件があります。アソシエイトアナリストには、部門データへの読み取りアクセスのみを許可する必要があります。上級データアナリストは、自分の部門を含む複数の部門にアクセスできますが、列のサブセットのみに限定されます。
コストと管理タスクを最小限に抑えるために必要なこれらのアクセスパターンを実現するソリューションはどれですか?

A. アカウント構造と各アカウントの個別の AWS Glue カタログを保持します。中央のデータレイクアカウントを追加し、AWS Glue を使用してさまざまなアカウントからデータをカタログ化します。AWS Glue クローラのクロスアカウントアクセスを設定して、各部門の S3 バケット内のデータをスキャンし、スキーマを識別してカタログに入力します。上級データアナリストを中央アカウントに追加し、データカタログと Amazon S3 で非常に詳細なアクセス制御を適用します。
B. すべての AWS アカウントを 1 つのアカウントに統合します。部門ごとに異なる S3 バケットを作成し、すべてのデータをすべてのアカウントから中央のデータレイクアカウントに移動します。個々のデータカタログを中央のデータカタログに移行し、きめ細かいアクセス許可を適用して、AWS Glue と Amazon S3 のテーブルとデータベースへの必要なアクセスを各ユーザーに付与します。
C. 中央のデータレイク用に個別の AWS アカウントをセットアップし、中央の S3 バケットを構成します。AWS Lake Formation ブループリントを使用して、さまざまなバケットから中央の S3 バケットにデータを移動します。個々のバケットごとに、バケットポリシーを変更して、Lake Formation サービスにリンクされたロールに S3 アクセス許可を付与します。Lake Formation 権限を使用して、アソシエイトアナリストとシニアアナリストの両方が特定のテーブルと列を表示できるように、きめ細かいアクセス制御を追加します。
D. 中央データレイク用に個別の AWS アカウントをセットアップします。AWS Lake Formation を使用して、クロスアカウントの場所をカタログ化します。個々の S3 バケットごとに、バケットポリシーを変更して、S3 アクセス許可を Lake Formation サービスにリンクされたロールに付与します。Lake Formation 権限を使用してきめ細かいアクセス制御を追加し、上級アナリストが特定のテーブルと列を表示できるようにします。

正解：D

解説：
Lake Formation provides secure and granular access to data through a new grant/revoke permissions model that augments AWS Identity and Access Management (IAM) policies. Analysts and data scientists can use the full portfolio of AWS analytics and machine learning services, such as Amazon Athena, to access the data. The configured Lake Formation security policies help ensure that users can access only the data that they are authorized to access. Source : https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/how-it-works.html

質問 # 53
ある企業は、データ分析に Amazon Redshift でプロビジョニングされたクラスターを使用しています。データは保存時に暗号化されません。データ分析スペシャリストは、保存データを暗号化するソリューションを実装する必要があります。
運用上のオーバーヘッドを最小限に抑えてこの要件を満たすソリューションはどれですか?

A. AWS Key Management Service (AWS KMS) 暗号化を使用するように既存の Redshift クラスターを変更します。クラスターのサイズ変更が完了するまで待ちます。
B. ENCODE オプションを指定した ALTER TABLE コマンドを使用して、LZO エンコードを使用するように Redshift テーブルの既存の列を更新します。
C. ENCRYPTED オプションを指定した UNLOAD コマンドを使用して、既存の Redshift クラスターから Amazon S3 にデータをエクスポートします。暗号化が構成された新しい Redshift クラスターを作成します。COPY コマンドを使用して、新しいクラスターにデータをロードします。
D. 既存の Redshift クラスターの手動スナップショットを作成します。暗号化が構成された新しい Redshift クラスターにスナップショットを復元します。

正解：A

質問 # 54
大学は、Amazon Kinesis Data Firehose を使用して、Amazon S3 で JSON 形式の水質測定値のバッチを収集する予定です。測定値は、地元の湖に散らばる 50 個のセンサーからのものです。学生は、Amazon Athena を使用して保存されたデータにクエリを実行し、水温や酸性度など、取得されたメトリクスの経時変化を観察します。この研究への関心が高まり、大学はデータの保存方法を再検討するようになりました。
コストを最も大幅に削減するデータ形式とパーティショニングの選択はどれですか? （2つ選んでください。）

A. データをセンサー、年、月、日で分割します。
B. Snappy 圧縮を使用してデータを Apache Avro 形式で保存します。
C. データを年月日で分割します。
D. Snappy 圧縮を使用してデータを Apache Parquet 形式で保存します。
E. データを圧縮せずに Apache ORC 形式で保存します。

正解：D、E

質問 # 55
企業のマーケティングチームは、次の要件に基づいて、データの高性能な長期ストレージサービスを特定するための支援を求めています。
データサイズは非圧縮で約32TB。
毎日、少量の単一行挿入があります。
毎日大量の集計クエリがあります。
複数の複雑な結合が実行されます。
通常、クエリには、テーブル内の列の小さなサブセットが含まれます。
最もパフォーマンスの高いソリューションを提供するストレージサービスはどれですか?

A. Amazon Aurora MySQL
B. Amazon Elasticsearch
C. Amazon Redshift
D. Amazon Neptune

正解：C

質問 # 56
遠隔地の建設現場から気象条件を監視する会社は、次の 2 つの気象観測所から温度データを収集するソリューションを設定しています。
10 個のセンサーを備えたステーション A
5 つのセンサーを備えたステーション B
これらの気象観測所は、現場の専門家によって配置されました。
各センサーには一意の ID があります。各センサーから収集されたデータは、Amazon Kinesis Data Streams を使用して収集されます。
受信および送信データの合計スループットに基づいて、2 つのシャードを持つ 1 つの Amazon Kinesis データストリームが作成されます。ステーション名に基づいて 2 つのパーティションキーが作成されます。テスト中、ステーション A からのデータにボトルネックがあり、ステーション B からのデータにはボトルネックがありません。
レビューの結果、ストリームの合計スループットが、割り当てられた Kinesis Data Streams のスループットよりもまだ少ないことが確認されました。
データ収集の品質要件を維持しながら、ソリューションの全体的なコストと複雑さを増やさずに、このボトルネックを解決するにはどうすればよいでしょうか?

A. ステーション名の代わりにセンサー ID を使用するようにパーティションキーを変更します。
B. 2 つのシャードを使用してステーション A 用に個別の Kinesis データストリームを作成し、ステーション A のセンサーデータを新しいストリームにストリーミングします。
C. ステーション A のセンサーの数を 10 から 5 に減らします。
D. Kinesis Data Streams のシャード数を増やして、並列処理のレベルを上げます。

正解：A

解説：
https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/kinesis-using-sdk-java-resharding.html
"Splitting increases the number of shards in your stream and therefore increases the data capacity of the stream. Because you are charged on a per-shard basis, splitting increases the cost of your stream"

質問 # 57
マーケティング会社がクリックストリームデータを収集する会社はデータを Amazon Kinesis Data Firehose に送信し、データを Amazon S3 に保存する会社はさまざまな部門の何百人ものユーザーが使用する一連のダッシュボードを構築したいと考えている会社は Amazon QuickSight を使用してこれらのダッシュボードを開発する会社のリソースは限られているため、スケーリングしてクリックストリームアクティビティに関する毎日の更新を提供できるソリューションを望んでいます。最も費用対効果の高いソリューションを提供するオプションの組み合わせはどれですか? (2つ選択)

A. S3 分析を使用して、クリックストリームデータをクエリします。
B. 毎日の更新で QuickSight SPICE エンジンを使用する
C. ダイレクト SQL クエリで QuickSight を使用する
D. Amazon Athena を使用して、Amazon S3 のクリックストリームデータをクエリします。
E. Amazon Redshift を使用して、クリックストリームデータを保存およびクエリします。

正解：A、C

質問 # 58
不動産会社には、Amazon EMR で Apache HBase を使用するミッションクリティカルなアプリケーションがあります。Amazon EMR は、単一のマスターノードで構成されています。同社は、Hadoop Distributed File System (HDFS) に 5 TB を超えるデータを保存しています。同社は、HBase データの可用性を高めるための費用対効果の高いソリューションを求めています。
企業の要件を満たすアーキテクチャパターンはどれですか?

A. HDFS の代わりに EMR ファイルシステム (EMRFS) にデータを保存します。EMRFS 一貫ビューを有効にします。複数のマスターノードを持つ EMR HBase クラスターを作成します。HBase ルートディレクトリを Amazon S3 バケットにポイントします。
B. コアノードとタスクノードにはスポットインスタンスを使用し、EMR マスターノードにはリザーブドインスタンスを使用します。複数のマスターノードで EMR クラスターを構成します。Amazon EventBridge を使用して自動スナップショットをスケジュールします。
C. HDFS の代わりに EMR ファイルシステム (EMRFS) にデータを保存し、EMRFS の一貫したビューを有効にします。2 つの異なるアベイラビリティーゾーンで 2 つの個別の EMR クラスターを実行します。両方のクラスターが同じ Amazon S3 バケット内の同じ HBase ルートディレクトリを指すようにします。
D. HDFS の代わりに EMR ファイルシステム (EMRFS) にデータを保存し、EMRFS の一貫したビューを有効にします。複数のマスターノードを持つプライマリ EMR HBase クラスターを作成します。別のアベイラビリティーゾーンにセカンダリ EMR HBase リードレプリカクラスターを作成します。両方のクラスターが同じ Amazon S3 バケット内の同じ HBase ルートディレクトリを指すようにします。

正解：D

質問 # 59
ある企業は、Amazon Kinesis Data Firehose を使用して AWS WAF から Amazon S3 バケットに完全なログを配信する、新しい投票結果レポート Web サイトを開発しました。同社は現在、最小限の開発労力でデータ視覚化機能を使用して、この頻度の低いデータ分析を実行するソリューションを模索しています。
これらの要件を最もコスト効率よく満たすソリューションはどれですか?

A. ログを CSV 形式に変換する AWS Lambda 関数を作成します。Lambda 関数を Kinesis Data Firehose 変換設定に追加します。Amazon Redshift を使用して、SQL クエリを使用してログの 1 回限りの分析を実行します。Amazon QuickSight を使用してデータ視覚化を開発します。
B. Amazon EMR クラスターを作成し、Amazon S3 をデータソースとして使用します。Apache Spark ジョブを作成して、ログの 1 回限りの分析を実行します。Amazon QuickSight を使用してデータ視覚化を開発します。
C. AWS Glue クローラーを使用して、ログから AWS Glue データカタログ内のテーブルを作成および更新します。Amazon Athena を使用してアドホック分析を実行します。Amazon QuickSight を使用してデータ視覚化を開発します。
D. Amazon OpenSearch Service クラスターにログを配信するように Kinesis Data Firehose を設定します。OpenSearch サービス REST API を使用してデータを分析します。OpenSearch Service ダッシュボードを構築してデータを視覚化します。

正解：C

解説：
This solution meets the requirements because:
AWS Glue is a fully managed extract, transform, and load (ETL) service that can be used to prepare and load data for analytics1. You can use AWS Glue to create a crawler that automatically scans your logs in S3 and infers their schema and format1. The crawler can also update the AWS Glue Data Catalog, which is a central metadata repository that Athena uses to access your data in S31.
Amazon Athena is an interactive query service that allows you to analyze data in S3 using standard SQL2. You can use Athena to perform ad-hoc analyses on your logs without having to load them into a database or data warehouse2. Athena is serverless, so you only pay for the queries you run and the amount of data scanned by each query2.
Amazon QuickSight is a scalable, serverless, embeddable, machine learning-powered business intelligence service that can create interactive dashboards3. You can use QuickSight to develop data visualizations from your Athena queries and share them with others3. QuickSight also supports live analytics, which means you can see the latest data without having to refresh your dashboards3.

質問 # 60
ある企業はデータウェアハウスに Amazon Redshift を使用しています。同社は、5 つのサードパーティプロバイダーからデータ部分のデータを受信する ET L プロセスを実行しています。データ部分には、1 つの特定のジョブに関連する独立したレコードが含まれています。同社は、毎日さまざまな時間にデータ部分を受け取ります。
データ分析スペシャリストは、企業が 5 つのデータ部分をすべて受け取った後にのみ、データを Amazon Redshift にロードするソリューションを実装する必要があります。
これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

A. データを受信する Amazon S3 バケットを作成します。S3 アップロードイベントによって呼び出される AWS Lambda 関数を作成します。関数がデータを Amazon Redshift にロードする前に、5 つのデータ部分がすべて収集されていることを検証するように関数を設定します。
B. データを受信する Amazon S3 バケットを作成します。S3 マルチパートアップロードを使用して、さまざまなソースからデータを収集し、データを Amazon Redshift にロードする前に単一のオブジェクトを形成します。
C. cron によってスケジュールされた AWS Lambda 関数を使用して、Amazon Redshift の一時テーブルにデータをロードします。5 つのデータ部分がすべて準備できたら、Amazon Redshift データベーストリガーを使用して最終データを統合します。
D. Amazon Kinesis Data Firehose 配信ストリームを作成します。5 つのデータ部分をすべて受信したときにバッファーフラッシュを呼び出す Python 条件をプログラムします。

正解：D

質問 # 61
ある企業がデータレイクを構築しており、時系列データを持つリレーショナルデータベースからデータを取り込む必要があります。この会社は、これを実現するためにマネージドサービスを使用したいと考えています。このプロセスは毎日スケジュールする必要があり、増分データのみをソースから Amazon S3 に取り込みます。
これらの要件を満たすための最も費用対効果の高いアプローチは何ですか?

A. AWS Glue を使用して、JDBC ドライバーを使用してデータソースに接続します。ジョブブックマークのみを使用して増分レコードを取り込みます。
B. AWS Glue を使用して、JDBC ドライバーを使用してデータソースに接続し、データセット全体を取り込みます。適切な Apache Spark ライブラリを使用してデータセットを比較し、デルタを見つけます。
C. AWS Glue を使用して、JDBC ドライバーを使用してデータソースに接続し、完全なデータを取り込みます。AWS DataSync を使用して、デルタのみが Amazon S3 に書き込まれるようにします。
D. AWS Glue を使用して、JDBC ドライバーを使用してデータソースに接続します。最後に更新されたキーを Amazon DynamoDB テーブルに保存し、更新されたキーをフィルターとして使用してデータを取り込みます。

正解：A

解説：
https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/monitor-continuations.html

質問 # 62
マーケティング会社には、イベントデータを Amazon RDS データベースに保存するアプリケーションがあります。同社は、レポート作成とビジネスインテリジェンス (BI) の目的で、このデータを Amazon Redshift にレプリケートしています。新しいイベントデータは 1 日を通して継続的に生成されて RDS データベースに取り込まれ、AWS Database Migration Service (AWS DMS) の変更データキャプチャ (CDC) レプリケーションタスクによってキャプチャされます。同社は、新しいデータをほぼリアルタイムで Amazon Redshift に複製することを要求しています。
これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

A. AWS DMS の CDC レプリケーションタスクの宛先として Amazon S3 を使用します。COPY コマンドを使用して、Redshift クラスターにデータをロードします。
B. AWS DMS の CDC レプリケーションタスクの宛先として Amazon Kinesis Data Streams を使用します。AWS Glue ストリーミングジョブを使用して、変更されたレコードを Kinesis Data Streams から読み取り、Redshift クラスターへの更新/挿入を実行します。
C. AWS DMS の CDC レプリケーションタスクの宛先として Amazon DynamoDB を使用します。COPY コマンドを使用して、Redshift クラスターにデータをロードします。
D. AWS DMS の CDC レプリケーションタスクの宛先として Amazon Kinesis Data Firehose を使用します。AWS Glue ストリーミングジョブを使用して、変更されたレコードを Kinesis Data Firehose から読み取り、Redshift クラスターへの更新/挿入を実行します。

正解：B

質問 # 63
金融サービス会社は、Amazon S3 上にデータレイクソリューションを構築しています。同社は、AWS の分析サービスを使用して、ワンタイムクエリとビジネスインテリジェンスレポートに対するユーザーのニーズを満たすことを計画しています。列の一部には、個人を特定できる情報 (Pll) が含まれます。許可されたユーザーのみが平文の PII データを表示できるようにする必要があります。
これらの要件を満たす最も運用効率の高いソリューションは何ですか?

A. データレイクの S3 バケットごとにバケットポリシーを定義し、PII データを表示する権限を持つユーザーにアクセスを許可します。AWS Glue を使用してデータをカタログ化します。2 つの IAM ロールを作成します。PII 列へのアクセス権を持つアクセス許可ポリシーを 1 つのロールにアタッチします。これらの権限を持たないポリシーを他のロールにアタッチします。
B. S3 ロケーションを AWS Lake Formation に登録します。2 つの IAM ロールを作成します。Lake Formation データ権限を使用して、1 つのロールのすべての列に選択権限を付与します。他のロールの非 PII データを含む列にのみ選択権限を付与します。
C. S3 ロケーションを AWS Lake Formation に登録します。2 つの IAM ロールを作成します。Pll 列へのアクセス権を持つアクセス許可ポリシーを 1 つのロールにアタッチします。これらの権限を持たないポリシーを他のロールにアタッチします。各ダウンストリーム分析サービスでは、そのネイティブセキュリティ機能と IAM ロールを使用して Pll データを保護します。
D. S3 ロケーションを AWS Lake Formation に登録します。AWS Glue ジョブを作成して、データから Pll 列を削除し、別のデータレイク S3 バケットにデータの別のコピーを作成する E TL ワークフローを作成します。新しい S3 ロケーションを Lake Formation に登録します。ユーザーが PII データを表示する権限を持っているかどうかに基づいて、各データレイクデータに対するアクセス許可をユーザーに付与します。

正解：B

解説：
This solution meets the requirements because:
AWS Lake Formation is a fully managed service that allows you to build, secure, and manage data lakes on AWS1. You can use Lake Formation to register your S3 locations as data sources and catalog your data using AWS Glue1.
AWS Lake Formation provides fine-grained data permissions that enable you to control access to your data at the column or row level1. You can use Lake Formation to create two IAM roles and grant them different Select permissions based on the PII status of the columns1.
AWS Lake Formation integrates with various analytics services from AWS, such as Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon EMR, and Amazon QuickSight1. You can use these services to query and visualize your data in S3 using the IAM roles and permissions defined by Lake Formation1.

質問 # 64
ある企業は、データウェアハウジングのニーズに Amazon Redshift を使用しています。ETL ジョブは毎晩実行され、データをロードし、ビジネスルールを適用し、レポート用の集計テーブルを作成します。同社のデータ分析、データサイエンス、およびビジネスインテリジェンスチームは、通常の営業時間中にデータウェアハウスを使用します。ワークロード管理は自動に設定され、チームごとに個別のキューが存在し、優先度が NORMAL に設定されています。
最近、データ分析チームからの読み取りクエリの急増が 1 日に少なくとも 2 回発生し、クエリはクラスターリソースを順番に待機しています。この会社は、データ分析チームが他のチームの待ち時間やクエリ時間に影響を与えずにクエリのキューイングを回避できるようにするソリューションを必要としています。
これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

A. クエリ監視ルールを作成して、クエリがリソースを待機しているときにデータ分析キューのクラスター容量を追加します。
B. 同時実行スケーリングを有効にするようにデータ分析キューを構成します。
C. データ分析キューのクエリ優先度を HIGHEST に上げます。
D. ワークロード管理のクエリキューホッピングを使用して、次に一致するキューにクエリをルーティングします。

正解：D

質問 # 65
データアナリストは、Amazon Redshift にある一元化された販売データを使用して、Amazon QuickSight ダッシュボードを設計しています。オーストラリアのシドニーの営業担当者はオーストラリアのビューのみを表示でき、ニューヨークの営業担当者は米国 (US) のデータのみを表示できるように、ダッシュボードを制限する必要があります。
適切なデータセキュリティを確保するために、データアナリストは何をすべきですか?

A. オーストラリアと米国の Amazon Redshift VPC セキュリティグループをセットアップします。
B. オーストラリアと米国のデータソースを別々の SPICE 容量プールに配置します。
C. QuickSight Enterprise エディションをデプロイして、行レベルセキュリティ (RLS) を sales テーブルに実装します。
D. QuickSight Enterprise エディションをデプロイし、オーストラリアと米国に異なる VPC セキュリティグループを設定します。

正解：D

質問 # 66
企業は、複数のソースからストリーミングデータを収集し、そのデータを AWS クラウドに保存する必要があります。データセットは高度に構造化されていますが、アナリストはいくつかの複雑な SQL クエリを実行する必要があり、一貫したパフォーマンスが必要です。一部のデータは、他のデータよりも頻繁にクエリされます。同社は、費用対効果の高い方法でパフォーマンス要件を満たすソリューションを求めています。
これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

A. Amazon Kinesis Data Firehose を使用してデータを取り込み、Amazon Redshift に保存します。Amazon Redshift ワークロード管理 (WLM) を有効にして、ワークロードに優先順位を付けます。
B. Amazon Managed Streaming for Apache Kafka を使用してデータを取り込み、Amazon S3 に保存します。Amazon Athena を使用して、取り込まれたデータに対して SQL クエリを実行します。
C. Amazon Managed Streaming for Apache Kafka を使用してデータを取り込み、Amazon Redshift に保存します。Amazon Redshift ワークロード管理 (WLM) を有効にして、ワークロードに優先順位を付けます。
D. Amazon Kinesis Data Firehose を使用してデータを取り込み、Amazon S3 に保存します。COPY コマンドを使用して、頻繁にクエリされるデータを Amazon Redshift にロードします。クエリの頻度が低いデータには、Amazon Redshift Spectrum を使用します。

正解：C

質問 # 67
ある企業には、数百万人のユーザーがいるモバイルアプリがあります。同社は、ユーザーの傾向を示すインタラクティブなデータ視覚化を組み込むことでモバイルアプリを強化したいと考えています。
視覚化用のデータは、5,000 万行の大規模なデータレイクに保存されます。ビジュアライゼーションで使用されるデータは、作成されてから 2 時間以内のものである必要があります。
運用オーバーヘッドを最小限に抑えながらこれらの要件を満たすソリューションはどれですか?

A. Amazon API Gateway API の背後で Amazon Athena クエリを実行します。D3.js JavaScript ライブラリを使用してデータをレンダリングします。
B. 集計データを 1 時間ごとに事前計算します。データを Amazon DynamoDB に保存します。D3.js JavaScript ライブラリを使用してデータをレンダリングします。
C. QuickSight Embedding SDK を使用して、Amazon QuickSight Enterprise エディションのダッシュボードをモバイルアプリに埋め込みます。SPICE のデータを 1 時間ごとに更新します。
D. ユーザー固有のデータ視覚化を Amazon S3 に保存される静的イメージとしてレンダリングするバッチプロセスを 1 時間ごとに実行します。

正解：D

質問 # 68
データ分析スペシャリストが、Amazon Redshift 環境のワークロード管理を手動モードでセットアップしています。データ分析スペシャリストは、Amazon Redshift クラスターのシステムパフォーマンスとユーザーエクスペリエンスを管理するためのクエリ監視ルールを定義しています。
各クエリ監視ルールに含める必要がある要素はどれですか?

A. 一意のルール名、1 ～ 3 個の述語、およびアクション
B. キュー名、一意のルール名、および述語ベースの停止条件
C. 一意のルール名、クエリ実行条件、および営業時間外に失敗したクエリを再送信するための AWS Lambda 関数
D. ワークロード名、一意のルール名、クエリの実行時ベースの条件

正解：A

質問 # 69
ある企業は、Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) を使用して、ウェブサイトのクリックストリームデータを保存および分析します。同社は、Amazon Kinesis Data Firehose を使用して毎日 1 TB のデータを取り込み、1 日分のデータを Amazon ES クラスターに保存しています。
この会社は、Amazon ES インデックスでのクエリのパフォーマンスが非常に遅く、インデックスに書き込もうとすると Kinesis Data Firehose からエラーが表示されることがあります。Amazon ES クラスターには、1 つのインデックスを実行する 10 個のノードと 3 つの専用マスターノードがあります。各データノードには 1.5 TB の Amazon EBS ストレージが接続されており、クラスターは 1,000 シャードで構成されています。場合によっては、クラスタログに JVMMemoryPressure エラーが見つかることがあります。
Amazon ES のパフォーマンスを向上させるソリューションはどれですか?

A. インデックスの Amazon ES シャードの数を増やします。
B. Amazon ES データノードの数を減らします。
C. インデックスの Amazon ES シャードの数を減らします。
D. Amazon ES マスターノードのメモリを増やします。

正解：C

解説：
https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/high-jvm-memory-pressure-elasticsearch/

質問 # 70
あるソフトウェア会社は、インストルメンテーションデータを使用してエラーを検出および解決し、アプリケーションの回復時間を短縮したいと考えています。同社は、エラー率や応答時間のスパイクなどの API 使用率の異常をほぼリアルタイム (NRT) で検出する必要があります。同社はまた、データアナリストが NRT のログ分析のためにダッシュボードにアクセスできることを要求しています。これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

A. Amazon Kinesis Data Firehose をデータロギング用のデータトランスポートレイヤーとして使用する Amazon Kinesis Data Analytics を使用して、NRT API 使用率の異常を明らかにする Kinesis Data Firehose を使用して、ログデータを Amazon OpenSearch Service (Amazon Elasticsearch Service) に配信し、検索、ログ分析、およびアプリケーションの監視ダッシュボードには、Amazon OpenSearch Service (Amazon Elasticsearch Service) の OpenSearch Dashboards (Kibana) を使用します。
B. Amazon Kinesis Data Analytics をデータトランスポートレイヤーとして使用してデータをログに記録し、NRT 監視メトリクスを明らかにする Amazon Kinesis Data Firehose を使用して、ログデータを Amazon OpenSearch Service (Amazon Elasticsearch Service) に配信し、検索、ログ分析、およびアプリケーション監視を行うダッシュボードには、Amazon OpenSearch Service (Amazon Elasticsearch Service) の OpenSearch Dashboards (Kibana) を使用します。
C. Amazon Kinesis Data Firehose をデータロギング用のデータトランスポートレイヤーとして使用する Amazon Kinesis Data Analytics を使用して NRT モニタリングメトリクスを明らかにする Amazon Kinesis Data Streams を使用してログデータを Amazon OpenSearch Service (Amazon Elasticsearch Service) に配信し、検索、ログ分析を行う、およびアプリケーションの監視ダッシュボードには Amazon QuickSight を使用します。
D. Amazon Kinesis Data Analytics を、データをログに記録するためのデータトランスポートレイヤーとして使用します。Amazon Kinesis Data Streams を使用して、NRT モニタリングメトリクスを明らかにします。Amazon Kinesis Data Firehose を使用して、ログデータを Amazon OpenSearch Service (Amazon Elasticsearch Service) に配信し、検索、ログ分析、およびアプリケーションの監視を行いますダッシュボードに Amazon QuickSight を使用します

正解：B

質問 # 71
ある銀行は、Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) を使用してリアルタイムデータをデータレイクに入力していますデータレイクは Amazon S3 上に構築されており、データは 24 時間以内にデータレイクからアクセスできる必要がありますさまざまなマイクロサービスがメッセージを生成しますクラスター内のさまざまなトピッククラスターは、8 TB の Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) ストレージと 7 日間の保持期間で作成されます顧客のトランザクション量は最近 3 倍になり、ディスク監視により、クラスターがほとんど不足しているというアラートが提供されましたストレージ容量クラスターのディスク容量が不足するのを防ぐために、データ分析スペシャリストは何をすべきですか?

A. カスタム Amazon MSK 設定を作成するログ保持時間パラメーターを 48 に設定する新しい設定ファイルでクラスターを更新する
B. データがトピックに追加されるとすぐにデータが消費されるように、コンシューマーの数を 3 倍にします。
C. KafkaDataLogsDiskUsed メトリクスを監視する Amazon CloudWatch アラームを作成しますこのメトリクスの値が 85% を超えると、最も古いメッセージを自動的にフラッシュします
D. Amazon MSK コンソールを使用して、ブローカーストレージを 3 倍にし、クラスターを再起動します。

正解：C

質問 # 72
......

DAS-C01日本語試験解答問題集：https://www.jpntest.com/shiken/DAS-C01-JPN-mondaishu（209問題と解答)