196-AWS SAP AWS 「理論・実践・一問道場」

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理論

Amazon Redshift は、SaaS（Software as a Service） ではなく、PaaS（Platform as a Service） に分類されるサービスです。具体的には、AWSのフルマネージド型のデータウェアハウスサービスで、ビッグデータのクエリや分析を効率的に行うために最適化されています。

Amazon Redshiftの特徴

フルマネージド: AWSがインフラの管理、スケーリング、バックアップなどを行うため、ユーザーはデータベースの運用管理から解放されます。

高速なデータ分析: 大量のデータに対して、高速にSQLクエリを実行できるよう設計されています。特に、カラム型ストレージと並列処理を活用したアーキテクチャが特徴です。

拡張性: 必要に応じて、コンピューティングリソースやストレージを柔軟にスケールすることができます。

コスト効率: 定期的に発生する分析作業や大量のデータ処理に対して、低コストで提供されています。ユーザーは、必要なリソースのみを使用することでコストを最適化できます。

SaaSとの違い

SaaS (Software as a Service): ユーザーはアプリケーションソフトウェアをインターネット経由で利用するサービス。例: Google Drive, Microsoft 365。

PaaS (Platform as a Service): インフラの管理をAWSが行い、ユーザーがアプリケーションを構築・実行するためのプラットフォームを提供するサービス。RedshiftのようなデータベースはPaaSに分類されます。

したがって、Amazon Redshiftはデータ分析用のPaaSサービスであり、SaaSではありません。

1. スケーラビリティと可用性

スケーラビリティは、アプリケーションが増加するトラフィックやデータに対応するために、リソースを効率的に追加できる能力を意味します。AWSでは、Auto ScalingやElastic Load Balancing (ELB)、AWS Lambdaを使用して、必要に応じてシステムがスケールアップまたはスケールダウンします。

可用性は、システムの稼働率が高いこと、つまりアプリケーションが常に利用可能であることを指します。これを実現するためには、複数のアベイラビリティゾーンにデプロイすることが重要です。

2. サーバーレスアーキテクチャ

API GatewayとAWS Lambdaを使用したサーバーレスアーキテクチャは、インフラ管理のオーバーヘッドを最小化する方法です。Lambdaは、イベント駆動型でコードを実行し、インフラのスケーリングを自動的に行います。この方法は特に、トラフィックの急増に対応する場合に有効です。

3. データストレージと分析

Amazon S3は、オブジェクトストレージサービスで、静的なデータを効率的に保存できます。Amazon Athenaは、S3に保存されたデータに対してSQLクエリを実行できるサービスで、大量のデータを効率的に分析できます。

Amazon QuickSightは、視覚化ツールとして、S3やAthenaからデータを取得し、インタラクティブなダッシュボードを作成できます。

4. データレポートの生成

月次レポートを生成する場合、データが大きくなることを考慮して、AthenaやQuickSightを活用することが推奨されます。これにより、大規模なデータを効率的にクエリし、レポートを生成できます。

5. 運用オーバーヘッドの最小化

サーバーレスアーキテクチャ（Lambda、API Gateway）や、管理が簡単なサービス（S3、Athena）を使用することで、運用オーバーヘッドを最小限に抑えることができます。これにより、インフラ管理にかかる手間を減らし、開発に集中できるようになります。

まとめ：

スケーラビリティと可用性を確保するために、サーバーレスアーキテクチャ（API Gateway + Lambda）や、S3 + Athena + QuickSightを使ったデータ分析手法が有効です。これにより、効率的な運用と最小限のオーバーヘッドで、高いパフォーマンスを発揮できます。

実践

略

一問道場

問題 #196

トピック 1

ソリューションアーキテクトは、従業員のモバイルデバイスからタイムシートの入力を受け付けるアプリケーションを設計しています。タイムシートは毎週提出され、ほとんどの提出は金曜日に行われます。データは給与管理者が月次レポートを実行できる形式で保存する必要があります。インフラストラクチャは高可用性があり、データの受信レートやレポートリクエストに合わせてスケールできる必要があります。

運用オーバーヘッドを最小化しつつ、これらの要件を満たすために必要な手順の組み合わせはどれですか？（2つ選んでください。）

A. アプリケーションを Amazon EC2 On-Demand インスタンスに展開し、複数のアベイラビリティゾーンにまたがるロードバランシングを使用します。金曜日の提出が多い前に容量を追加するために、スケジュールされた Amazon EC2 Auto Scaling を使用します。

B. アプリケーションをコンテナとして Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) に展開し、複数のアベイラビリティゾーンにまたがるロードバランシングを使用します。金曜日の提出が多い前に容量を追加するために、スケジュールされたサービス Auto Scaling を使用します。

C. アプリケーションのフロントエンドを Amazon S3 バケットにデプロイし、Amazon CloudFront を使用して提供します。アプリケーションのバックエンドを Amazon API Gateway と AWS Lambda プロキシ統合を使用してデプロイします。

D. タイムシート提出データを Amazon Redshift に保存し、Amazon QuickSight を使用して Amazon Redshift をデータソースとしてレポートを生成します。

E. タイムシート提出データを Amazon S3 に保存し、Amazon Athena と Amazon QuickSight を使用して Amazon S3 をデータソースとしてレポートを生成します。

解説

この問題のポイントは、高可用性、スケーラビリティ、データ保存形式、および最小の運用オーバーヘッドに関する要件です。解説します。

A と B

A と B は EC2 インスタンスや ECS を使用してアプリケーションをデプロイし、スケジュールされた Auto Scaling を使用して金曜日の高負荷に対応しようとしています。

A は EC2 インスタンスを使用し、B は ECS を使用しています。両方とも、負荷に合わせてスケールを調整するために Auto Scaling を利用します。

ただし、これらはインスタンスやコンテナの管理が必要で、運用のオーバーヘッドが発生します。また、月次レポートやデータ集計のためには別のストレージとレポート生成ツールが必要です。

C

C は API Gateway と Lambda を使用してバックエンドをデプロイし、フロントエンドを S3 と CloudFront で提供します。

API Gateway と Lambda の組み合わせは サーバーレスアーキテクチャ で、インフラ管理のオーバーヘッドを最小化できます。

フロントエンドを S3 と CloudFront に配置することで、静的コンテンツの配信が高速でスケーラブルになります。

D と E

D と E は、データを保存するストレージとして S3 や Redshift を使用し、QuickSight でレポートを生成しようとしています。

D では、Redshift にデータを保存し、QuickSight を使用してレポートを生成しますが、Redshift は高可用性やスケーラビリティを提供しますが、運用オーバーヘッドが高いです。

E は、S3 にデータを保存し、Athena と QuickSight を使用してデータをクエリし、レポートを生成するアーキテクチャです。このアーキテクチャは、S3 と Athena を使ったサーバーレスアプローチで、管理が最小限となり、データ分析の効率性が高いです。

正解

C と E が正解です。

C はサーバーレスアーキテクチャで運用オーバーヘッドが少なく、スケーラブルで高可用性も備えています。
E は、S3 にデータを保存し、Athena と QuickSight でレポートを生成することで、データ保存と分析が効率的で、運用オーバーヘッドも最小限です。

まとめ：

C と E は、アプリケーションの可用性を高めつつ、スケーラビリティと最小の運用オーバーヘッドを実現できます。