問題の解説：AWSを使ったデータ処理システムの設計

問題の背景

• シナリオ: 金融サービス会社が定期的に受け取るクレジットカードデータ（PAN情報を含む）を、適切にマスキング・変換し、内部処理のために別のS3バケットに保存したい。

• 要件:
1. PANデータをマスキングしてプライバシーを保護。
2. 不要なフィールドを削除し、必要なフィールドを統合。
3. データ形式をJSONに変換。
4. 将来、新しいデータフィードにも対応できる柔軟性。

各選択肢の分析

1. 選択肢A: Lambda + SQS を使った段階的なデータ処理
• Lambda を使用して処理のトリガーを管理し、SQS で非同期メッセージ処理を実現。
• メッセージがキューに格納されるたびにデータを処理し、最終的な結果をS3に保存。
• メリット:
• 非同期処理でスケーラブル。
• 各段階を独立して管理可能。
• デメリット:
• 処理ステップが複雑化。
• 運用管理が煩雑になる可能性。

2. 選択肢B: Lambda + Fargate を利用したスケール可能な処理
• Fargate を活用してスケール可能なコンテナベースのデータ処理を実現。
• Lambda がトリガーとなり、Fargate インスタンスが必要に応じてスケール。
• メリット:
• スケールに優れ、大量データにも対応可能。
• デメリット:
• Fargate のセットアップやコストが発生。

3. 選択肢C: Glueを利用したETL処理
• Glue を使ってデータをETL処理（抽出・変換・保存）し、JSON形式でS3に保存。
• メリット:
• Glue はフルマネージドで運用負担が少ない。
• 将来的なデータフォーマットの変更にも柔軟に対応可能。
• ETLジョブで複雑な処理を一括管理。
• デメリット:
• Glue のセットアップがやや複雑。

4. 選択肢D: Glue + EMRを利用したETL処理
• Glue を使ってデータを定義し、EMRで変換処理を実行。
• メリット:
• 大量データを効率的に処理可能。
• デメリット:
• EMR クラスターのセットアップとスケーリングが必要。
• 運用負担が増加。

最適な選択肢

• 選択肢C: AWS Glueを利用したETL処理
• 理由:
1. 運用負荷が最小限: フルマネージドサービスで手動作業を削減。
2. 柔軟性が高い: データフォーマットの変更や新しいフィードにも対応可能。
3. 要件に最適: 複雑な変換処理をGlueジョブで一括実行し、データをJSON形式でS3に保存。

補足知識

1. Glue ETLとは:
• AWS GlueはETL（抽出・変換・ロード）作業を簡素化するためのマネージドサービス。
• 複数のデータソースからデータを取り込み、統合、変換、保存が可能。

2. ETLの利点:
• データ処理を自動化。
• コードレスで柔軟な変換ルールを定義可能。

3. 将来対応:
• Glueのスクリプトを更新することで、新しいデータフィードや要件にも柔軟に対応可能。