DAS-C01日本語更新された試験問題集で[2023年最新] 練習有効な試験問題集 [Q11-Q31]

DAS-C01日本語更新された試験問題集で[2023年最新] 練習有効な試験問題集

DAS-C01日本語サンプルには正確で更新された問題

質問 # 11
何千もの AWS アカウントを持つリセラーが、Amazon S3 バケットで AWS のコストと使用状況レポートを受け取ります。レポートは、次の形式で S3 バケットに配信されます。
<examp/e-reporT-prefix>/<examp/e-report-rtame>/yyyymmdd-yyyymmdd/<examp/e-report-name> parquet AWS Glue クローラーは S3 バケットをクロールし、AWS Glue データカタログにテーブルビジネスアナリストは Amazon Athena を使用してテーブルをクエリし、AWS アカウントの月次サマリーレポートを作成します。クエリのパフォーマンスこれらの要件を満たすために、運用チームはどのアクションを実行する必要がありますか?

A. アカウント ID、年、月ごとにデータを分割します。
B. ファイル形式を csv.zip に変更します。
C. 月とアカウント ID でデータを分割します。
D. データを日付とアカウントで分割しますIDで分割します。

正解：D

質問 # 12
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 # 13
ある小売会社は、米国の 6 つの都市に 15 の店舗を持っています。月に 1 回、販売チームは、都市や店舗全体の収益傾向を簡単に特定できる機能を提供する Amazon QuickSight の視覚化を要求します。視覚化は、さらに分析して調べる必要がある外れ値を特定するのにも役立ちます。
営業チームの要件を満たす QuickSight のビジュアルタイプはどれですか?

A. 折れ線グラフ
B. ヒートマップ
C. 地理空間チャート
D. ツリーマップ

正解：C

質問 # 14
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 A のセンサーの数を 10 から 5 に減らします。
B. 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。
C. 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。
D. 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。

正解：D

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 # 15
オンライン小売会社は、Amazon Redshift を使用して過去の販売トランザクションを保存しています。同社は、Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) に準拠するために、クラスター内の保存データを暗号化する必要があります。コーポレートガバナンスポリシーでは、オンプレミスのハードウェアセキュリティモジュール (HSM) を使用した暗号化キーの管理が義務付けられています。
これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

A. VPC を作成し、VPC とオンプレミスネットワークの間に VPN 接続を確立します。オンプレミス HSM 用の HSM 接続とクライアント証明書を作成します。オンプレミスの HSM を使用してキーを保存するオプションを使用して、VPC でクラスターを起動します。
B. オンプレミス HSM の HSM 接続とクライアント証明書を作成します。クラスターを変更して、暗号化されていない既存のクラスターで HSM 暗号化を有効にします。VPN を使用して、オンプレミスネットワークから Amazon Redshift クラスターが存在する VPC に接続します。
C. AWS CloudHSM Classic を使用して暗号化キーを作成および管理します。キー管理に CloudHSM Classic を使用するオプションを使用して、VPC で Amazon Redshift クラスターを起動します。
D. AWS CloudHSM でオンプレミス HSM のレプリカを作成します。CloudHSM を使用してキーを保存するオプションを使用して、VPC でクラスターを起動します。

正解：A

質問 # 16
あるメディアコンテンツ会社には、ストリーミング再生アプリケーションがあります。同社は、データを収集して分析し、再生の問題に関するほぼリアルタイムのフィードバックを提供したいと考えています。会社は、サービスレベルアグリーメント (SLA) に従って、このデータを消費し、30 秒以内に結果を返す必要があります。同社は、指定された時間枠内の品質など、再生の問題を消費者が特定できるようにする必要があります。データは JSON として出力され、時間の経過とともにスキーマが変更される可能性があります。
これらの要件を満たしながら、会社が処理するデータを収集できるようにするソリューションはどれですか?

A. Amazon S3 への配信で Amazon Kinesis Data Firehose にデータを送信します。AWS Lambda が処理するイベントをトリガーするように Amazon S3 を設定します。Lambda 関数はデータを消費して処理し、潜在的な再生の問題を特定します。生データを Amazon DynamoDB に永続化します。
B. データを Amazon Kinesis Data Streams に送信し、Amazon Kinesis Analytics for Java アプリケーションをコンシューマーとして設定します。アプリケーションはデータを消費して処理し、潜在的な再生の問題を特定します。生データを Amazon S3 に永続化します。
C. Amazon S3 への配信で Amazon Kinesis Data Firehose にデータを送信します。データを処理するために AWS Lambda 関数をトリガーする S3 イベントを設定します。Lambda 関数はデータを消費して処理し、潜在的な再生の問題を特定します。生データを Amazon S3 に永続化します。
D. データを Amazon Managed Streaming for Kafka に送信し、Amazon Kinesis Analytics for Java アプリケーションをコンシューマーとして設定します。アプリケーションはデータを消費して処理し、潜在的な再生の問題を特定します。生データを Amazon DynamoDB に永続化します。

正解：B

解説：
https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-amazon-kinesis-data-analytics-for-java/

質問 # 17
ゲーム会社は、cllckstream データを複数の Amazon Kinesis データストリームに収集しています。同社は Amazon Kinesis Data Firehose 配信ストリームを使用して、データを Amazon S3 に JSON 形式で保存します。同社は、データパイプラインを再作成することなく、Athena のコストを削減したいと考えています。会社は、管理作業が少なくて済むソリューションを好むコストを削減するために、データサイエンティストがすぐに実行できる一連のアクションはどれですか?

A. Kinesis Data Firehose の配信ターゲットとして Kinesis データストリームを作成するストリーム上で Amazon Kinesis Data Analytics で Apache Flink を実行するストリーミングデータを読み取り、ik を集約し、カスタム S3 オブジェクトを使用して Apache Parquet 形式で Amazon S3 に保存するYYYYMMDD プレフィックス ALTER TABLE ADD PARTITION を使用して、既存の Athena テーブルにパーティションを反映させます
B. JSON ファイルを結合して Apache Parquet ファイルに変換する Apache Spark ジョブを作成する Amazon EMR エフェメラルクラスターを毎日起動して、Spark ジョブを実行し、別の S3 の場所に新しい Parquet ファイルを作成する ALTER TABLE SET LOCATION を使用して、新しい既存の Athena テーブルの S3 の場所。
C. Kinesis Data Firehose の出力形式を Apache Parquet に変更しますカスタム S3 オブジェクト YYYYMMDD プレフィックス式を提供し、大きなバッファーサイズを指定します既存のデータについては、AWS Glue ETL ジョブを実行して小さな JSON ファイルを結合し、大きな Parquet ファイルに変換しますYYYYMMDD プレフィックスを追加します。ALTER TABLE ADD PARTITION を使用して、既存の Athena テーブルにパーティションを反映させます。
D. AWS Lambda 関数を Kinesis Data Firehose と統合して、ソースレコードを Apache Parquet に変換し、Amazon S3 に書き込みます並行して、AWS Glue ETL ジョブを実行して、既存の JSON ファイルを結合し、大きな Parquet ファイルに変換しますカスタム S3 を作成しますオブジェクト YYYYMMDD プレフィックス ALTER TABLE ADD PARTITION を使用して、既存の Athena テーブルにパーティションを反映させます。

正解：D

質問 # 18
ある会社は、ストレージ用に履歴データセットを Amazon S3 に送信しています。同社のデータエンジニアは、Amazon Athen を使用してこれらのデータセットを分析できるようにしたいと考えています。エンジニアは、暗号化に AWS ソリューションを使用して、Athena クエリの結果を S3 結果の場所で暗号化することも望んでいます。クエリ結果を暗号化するための要件は次のとおりです。
プライマリデータセットのクエリ結果の暗号化には、カスタムキーを使用します。
他のすべてのクエリ結果には汎用暗号化を使用します。
キーがいつ誰によって使用されたかを示す、プライマリデータセットクエリの監査証跡を提供します。
これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

A. プライマリデータセットには、顧客提供の暗号化キー (SSE-C) によるサーバー側の暗号化を使用します。他のデータセットには、S3 管理の暗号化キー (SSE-S3) によるサーバー側の暗号化を使用します。
B. プライマリデータセットには、S3 管理の暗号化キー (SSE-S3) によるサーバー側の暗号化を使用します。他のデータセットには SSE-S3 を使用します。
C. プライマリデータセットには、AWS KMS 管理のカスタマーマスターキー (SSE-KMS CMK) でサーバー側の暗号化を使用します。他のデータセットには、S3 管理の暗号化キー (SSE-S3) によるサーバー側の暗号化を使用します。
D. プライマリデータセットの AWS Key Management Service (AWS KMS) 顧客管理キーでクライアント側の暗号化を使用します。他のデータセットのクライアント側キーで S3 クライアント側暗号化を使用します。

正解：B

質問 # 19
IoT 企業は、データを収集してインテリジェントマットレスで一晩の睡眠を追跡する新しいデバイスをリリースしたいと考えています。センサーは、Amazon S3 バケットにアップロードされるデータを送信します。毎晩、ベッドごとに約 2 MB のデータが生成されます。ユーザーごとにデータを処理して要約し、結果をできるだけ早く入手できるようにする必要があります。プロセスの一部は、タイムウィンドウとその他の機能で構成されます。Python スクリプトを使用したテストに基づくと、実行ごとに約 1 GB のメモリが必要で、数分以内に完了します。
最も費用対効果の高い方法でスクリプトを実行するソリューションはどれですか?

A. Python スクリプトを使用した AWS Lambda
B. Apache Spark スクリプトを使用した Amazon EMR
C. Scala ジョブを使用する AWS Glue
D. PySpark ジョブを使用した AWS Glue

正解：A

質問 # 20
企業は、ファイル名にタイムスタンプが含まれる JSON 形式でベンダーからデータを受け取ります。ベンダーはデータを Amazon S3 バケットにアップロードし、データは分析とレポートのために会社のデータレイクに登録されます。同社は、5 日後にすべてのファイルを S3 Glacier にアーカイブするように S3 ライフサイクルポリシーを構成しました。
同社は、AWS Glue クローラーが S3 標準ストレージからのみデータをカタログ化し、アーカイブされたファイルを無視するようにしたいと考えています。データ分析スペシャリストは、現在の S3 バケット構成を変更せずにこの目標を達成するための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. AWS Glue のインクルードパターン機能を使用して、クローラーが含める S3 標準ファイルを識別します。
B. AWS Glue の除外パターン機能を使用して、クローラーが除外する S3 Glacier ファイルを特定します。
C. AWS Glue Data Catalog テーブルの excludeStorageClasses プロパティを使用して、S3 Glacier ストレージのファイルを除外します
D. AWS Lambda を使用して元の S3 バケットから S3 Glacier ストレージ用の新しい S3 バケットにファイルを移動する自動化ジョブをスケジュールします。

正解：B

質問 # 21
ある会社は、車両群を監視するサービスを構築しています。同社は、各車両のデバイスから IoT データを収集し、そのデータをほぼリアルタイムで Amazon Redshift にロードします。フリートの所有者は、車両参照データを含む .csv ファイルを 1 日のさまざまな時間に Amazon S3 にアップロードします。毎晩のプロセスで、車両参照データが Amazon S3 から Amazon Redshift にロードされます。同社は、デバイスからの IoT データと車両参照データを結合して、レポートとダッシュボードを強化しています。フリートの所有者は、ダッシュボードが更新されるまで 1 日待つことに不満を感じています。
参照データを Amazon S3 にアップロードしてから、所有者のダッシュボードに変更が表示されるまでの遅延が最も短いソリューションはどれですか?

A. 参照データを Amazon Kinesis Data Firehose 配信ストリームに送信します。60 秒のバッファ間隔で Kinesis を設定し、データを直接 Amazon Redshift にロードします。
B. 参照データを Amazon Kinesis Data Streams に送信します。参照データを Amazon Redshift にリアルタイムで直接ロードするように Kinesis データストリームを設定します。
C. S3 イベント通知を使用して AWS Lambda 関数をトリガーし、参照データが Amazon S3 にアップロードされるとすぐに車両参照データを Amazon Redshift にコピーします。
D. AWS Glue Spark ジョブを作成し、5 分ごとに実行するようにスケジュールします。ジョブは参照データを Amazon Redshift に挿入します。

正解：C

質問 # 22
Amazon Redshift データベースには機密性の高いユーザーデータが含まれています
を。コンプライアンス要件を満たすには、ロギングが必要です。ログには、データベース認証の試行、接続、および切断が含まれている必要があります。ログには、データベースに対して実行された各クエリも含まれ、各クエリを実行したデータベースユーザーが記録されている必要があります。
必要なログを作成する手順はどれですか?

A. AWS マネジメントコンソールまたは AWS CLI を使用して、Amazon Redshift の監査ログを有効にします。
B. AWS IAM のみを使用して Amazon Redshift データベースへのアクセスを許可します。AWS CloudTrail を使用してアクセスをログに記録します。
C. AWS Artifact から監査レポートを有効にしてダウンロードします。
D. Amazon Redshift 拡張 VPC ルーティングを有効にします。VPC フローログを有効にして、トラフィックを監視します。

正解：A

質問 # 23
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. 毎日の更新で QuickSight SPICE エンジンを使用する
B. ダイレクト SQL クエリで QuickSight を使用する
C. 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。
D. 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。
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：B、D

質問 # 24
ある製造会社は、世界中のさまざまな施設に多数の IoT デバイスを所有しています。この会社は、Amazon Kinesis Data Streams を使用してデバイスからデータを収集しています。会社の運用チームは、多くの WnteThroughputExceeded 例外を観察し始めています。運用チームは、その理由は、特定のシャードに書き込まれているレコードデータには、デバイス ID キャプチャ日付の測定タイプ、測定値、施設 ID が含まれています施設 ID はパーティションキーとして使用されますどのアクションがこの問題を解決しますか?

A. シャードの数を増やす
B. プロデューサー側でデータをアーカイブする
C. パーティションキーをファシリティ ID からランダムに生成されたキーに変更します。
D. パーティションキーを施設IDからキャプチャ日付に変更

正解：A

質問 # 25
ソフトウェア会社が AWS でアプリケーションをホストしており、新しい機能が毎週リリースされています。アプリケーションのテストプロセスの一環として、各 Amazon EC2 インスタンスからのログを分析して、各デプロイ後にアプリケーションが期待どおりに動作していることを確認するソリューションを開発する必要があります。収集および分析ソリューションは、最小限の遅延で新しい情報を表示できる機能を備えた、可用性が高い必要があります。
ログを収集して分析するには、どの方法を使用する必要がありますか?

A. Amazon EC2 で Amazon Kinesis Producer Library (KPL) エージェントを使用してデータを収集し、Kinesis Data Firehose に送信して、データをさらに Amazon Elasticsearch Service と Kibana にプッシュします。
B. Amazon EC2 で Amazon Kinesis Producer Library (KPL) エージェントを使用してデータを収集し、Kinesis Data Streams に送信して、データをさらに Amazon Elasticsearch Service にプッシュし、Amazon QuickSight を使用して視覚化します。
C. Amazon EC2 で詳細な監視を有効にし、Amazon CloudWatch エージェントを使用して Amazon S3 にログを保存し、Amazon Athena を使用して高速でインタラクティブなログ分析を行います。
D. Amazon CloudWatch サブスクリプションを使用してログのリアルタイムフィードにアクセスし、ログを Amazon Kinesis Data Streams に配信して、データをさらに Amazon Elasticsearch Service と Kibana にプッシュします。

正解：D

質問 # 26
ある会社は、既存のオンプレミス ETL ジョブを Amazon EMR に移行しています。このコードは、Java で書かれた一連のジョブで構成されています。この会社は、基盤となるコードを変更することなく、システム管理者のオーバーヘッドを削減する必要があります。データの機密性のため、コンプライアンスでは、企業がクラスター内のすべてのノードでルートデバイスボリュームの暗号化を使用する必要があります。企業の基準では、可能な場合は AWS CloudFormation を使用して環境をプロビジョニング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. CloudFormation テンプレートを使用して EMR クラスターを起動します。クラスターの構成セクションで、ブートストラップアクションを定義して TLS を有効にします。
B. 暗号化されたルートデバイスボリュームを使用してカスタム AMI を作成します。CloudFormation テンプレートの CustomAmild プロパティを使用して、カスタム AMI を使用するように Amazon EMR を設定します。
C. 暗号化されたルートデバイスボリュームを使用して、オープンソースの Hadoop を Amazon EC2 インスタンスにインストールします。CloudFormation テンプレートでクラスターを構成します。
D. CloudFormation テンプレートを使用して EMR クラスターを起動します。クラスターの構成セクションで、ブートストラップアクションを定義して、すべてのノードのルートデバイスボリュームを暗号化します。

正解：B

質問 # 27
金融サービス会社は、毎日の株式取引データを取引所からデータストアに集約する必要があります。この会社では、データをデータストアに直接ストリーミングする必要がありますが、場合によっては SQL を使用してデータを変更することも許可しています。このソリューションは、最小限の待機時間で実行される複雑な分析クエリを統合する必要があります。ソリューションは、株価の異常の上位要因を表示できるビジネスインテリジェンスダッシュボードを提供する必要があります。
会社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 Amazon Redshift にストリーミングします。Amazon Redshift を Amazon QuickSight のデータソースとして使用して、ビジネスインテリジェンスダッシュボードを作成します。
B. Amazon Kinesis Data Firehose を使用して、データを Amazon S3 にストリーミングします。Amazon Athena を Amazon QuickSight のデータソースとして使用して、ビジネスインテリジェンスダッシュボードを作成します。
C. Amazon Kinesis Data Streams を使用して、データを Amazon Redshift にストリーミングします。Amazon Redshift を Amazon QuickSight のデータソースとして使用して、ビジネスインテリジェンスダッシュボードを作成します。
D. Amazon Kinesis Data Streams を使用して、データを Amazon S3 にストリーミングします。Amazon Athena を Amazon QuickSight のデータソースとして使用して、ビジネスインテリジェンスダッシュボードを作成します。

正解：A

質問 # 28
企業は、個人を特定できる情報 (PII) を含む販売およびマーケティングデータを Amazon S3 に保存します。同社は、アナリストが独自の Amazon EMR クラスターを起動し、データを使用して分析レポートを実行することを許可しています。コンプライアンス要件を満たすために、企業は、このプロセス全体でデータが公開されないようにする必要があります。データエンジニアは Amazon S3 を保護しましたが、アナリストによって作成された個々の EMR クラスターがパブリックインターネットに公開されないようにする必要があります。
データエンジニアが最小限の労力でこのコンプライアンス要件を満たすには、どのソリューションを使用する必要がありますか?

A. EMR クラスターのセキュリティグループを定期的にチェックして、IPv4 0.0.0.0/0 または IPv6 ::/0 からのインバウンドトラフィックが許可されていないことを確認します。
B. EMR クラスターが作成される前に、アカウントレベルで Amazon EMR のパブリックアクセスのブロック設定を有効にします。
C. AWS WAF を使用して、EMR クラスターへのパブリックインターネットアクセスを全面的にブロックします。
D. EMR セキュリティ構成を作成し、作成時にセキュリティ構成が EMR クラスターに関連付けられていることを確認します。

正解：B

解説：
https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-block-public-access.html

質問 # 29
ある企業は、自動機械学習 (ML) ランダムカットフォレスト (RCF) アルゴリズムを使用して、季節性と傾向の検出、外側の除外、欠損値の代入など、複雑な現実世界のシナリオを視覚化したいと考えています。
このプロジェクトに取り組んでいるチームは技術者ではなく、必要な管理オーバーヘッドが最小限で済むすぐに使えるソリューションを探しています。
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 Glue ML 変換を使用して予測を作成し、Amazon QuickSight を使用してデータを視覚化します。
B. AWS Marketplace のビルド済み ML AMI を使用して予測を作成し、Amazon QuickSight を使用してデータを視覚化します。
C. Amazon QuickSight を使用してデータを視覚化し、ML を活用した予測を使用して主要なビジネス指標を予測します。
D. 計算フィールドを使用して新しい予測を作成し、Amazon QuickSight を使用してデータを視覚化します。

正解：A

質問 # 30
テクノロジー企業は、時間に敏感なデータを視覚化して分析するダッシュボードを作成しています。データは、バター間隔が 60 秒に設定された Amazon Kinesis Data Firehose を介して受信されます。ダッシュボードは、ほぼリアルタイムのデータをサポートする必要があります。
これらの要件を満たす視覚化ソリューションはどれですか?

A. Kinesis Data Firehose のエンドポイントとして Amazon S3 を選択します。データを Amazon SageMaker Jupyter ノートブックに読み込み、必要な分析と視覚化を実行します。
B. Kinesis Data Firehose のエンドポイントとして Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) を選択します。Amazon ES のデータを使用して Kibana ダッシュボードを設定し、目的の分析と視覚化を行います。
C. Kinesis Data Firehose のエンドポイントとして Amazon S3 を選択します。AWS Glue を使用してデータをカタログ化し、Amazon Athena を使用してクエリを実行します。Amazon QuickSight with SPICE を Athena に接続して、目的の分析と視覚化を作成します。
D. Kinesis Data Firehose のエンドポイントとして Amazon Redshift を選択します。Amazon QuickSight with SPICE を Amazon Redshift に接続して、目的の分析と視覚化を作成します。

正解：B

質問 # 31
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