AWS認定資格 WEB問題集＆徹底解説

データエンジニア-アソシエイト

正解 B問題
分野1：データの取り込みと変換 タスクステートメント1.1：データの取り込みの実行
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問題文と選択肢
あるフードデリバリーアプリでは、配達ドライバーの位置情報イベントを Amazon Kinesis Data Streams に継続的に取り込んでいます。このストリームには、配達員マッチングエンジン、需要予測を行う分析基盤、不正利用検知システムという3つの独立したアプリケーションが同時にアクセスしており、いずれのアプリケーションも他のアプリケーションの読み取り負荷に影響されずに専用の読み取りスループットを確保しつつ、可能な限り低いレイテンシーでデータを受け取る必要があります。

この要件を満たすには、どの方法を選択すべきですか。
  • Amazon Data Firehose を経由してストリームのデータを一括バッファリングし、各アプリケーションに配信する
  • Kinesis Data Streams の拡張ファンアウト（Enhanced Fan-Out）を有効にし、各アプリケーションを専用コンシューマーとして登録する
  • 各アプリケーションが標準コンシューマーとしてポーリング間隔を可能な限り短く設定し、共有スループットの中で読み取る
  • アプリケーションごとに同一データを送信する独立した Kinesis Data Stream を追加作成し、プロデューサーから重複して書き込む
解説 頻出度★★★★★
この問題は、「同一ストリームを複数アプリが読む × 互いの負荷に影響されない専用スループット × 可能な限り低いレイテンシー」の要件で、Kinesis Data Streams の拡張ファンアウト（登録済みコンシューマー）を選べるかがポイント

A. Amazon Data Firehose を経由してストリームのデータを一括バッファリングし、各アプリケーションに配信する

Amazon Data Firehose は Kinesis Data Streams を入力にできますが、その役割は S3 や Redshift、OpenSearch などの「配信先」へバッファリングして届けることであり、複数のアプリケーションがそれぞれストリームを読むためのファンアウト機構ではありません。
バッファサイズ／バッファ間隔による待ち時間が必ず発生するため、「可能な限り低いレイテンシー」という要件にも真っ向から反します。

正解

B. Kinesis Data Streams の拡張ファンアウト（Enhanced Fan-Out）を有効にし、各アプリケーションを専用コンシューマーとして登録する

拡張ファンアウト（Enhanced Fan-Out）では、アプリケーションを登録済みコンシューマーとして登録すると、シャードごと・コンシューマーごとに 2MB/秒 の専用読み取りスループットが割り当てられます。3 つのアプリケーションが互いの読み取り負荷に影響されません。
さらに SubscribeToShard による HTTP/2 のプッシュ配信となるため、ポーリングを繰り返す標準コンシューマーより伝播遅延が小さく（平均 70 ミリ秒程度）、低レイテンシー要件も同時に満たします。
ストリームを増やしたりプロデューサーを改修したりせずに要件を満たせる、唯一の選択肢です。

C. 各アプリケーションが標準コンシューマーとしてポーリング間隔を可能な限り短く設定し、共有スループットの中で読み取る

標準コンシューマーは、シャードあたり 2MB/秒 の読み取りスループットと GetRecords の呼び出し回数（1 秒あたり 5 回）を、そのシャードを読むすべてのコンシューマーで共有します。3 つのアプリケーションが同時に読めば帯域を奪い合い、「他の読み取り負荷に影響されない」という要件を満たせません。
ポーリング間隔を短くしても呼び出し回数の上限に当たり、ProvisionedThroughputExceededException（スロットリング）を誘発して、かえって遅延が悪化します。

D. アプリケーションごとに同一データを送信する独立した Kinesis Data Stream を追加作成し、プロデューサーから重複して書き込む

ストリームを 3 本用意すれば帯域は分離できますが、プロデューサーが同じデータを 3 回書き込む必要があり、書き込み側のコストとシャード料金がおよそ 3 倍になります。書き込み漏れによるストリーム間の不整合というリスクも新たに抱えます。
しかも各ストリームのコンシューマーが標準コンシューマーのままならポーリング由来のレイテンシーは改善しません。拡張ファンアウトなら 1 本のストリームで同じ目的を達成できます。

これだけ覚える（記憶フック）
読み手が増えて 2MB/秒 を奪い合うなら拡張ファンアウト。コンシューマーごとに専用帯域＋HTTP/2 プッシュ。
正解への思考ルート 問題文から要件を抽出し、選択肢の適否を判断するのがポイントです。
要件 判断ポイント
3つの独立したアプリケーションが同一ストリームを読む 標準コンシューマーはシャードあたり 2MB/秒 を全員で共有するため、読む側が増えるほど奪い合いになる
→選択肢（C）を消す
他のアプリの読み取り負荷に影響されない専用スループット 拡張ファンアウトはコンシューマーごとにシャードあたり 2MB/秒 を専有する。これが「専用スループット」の直訳的な答え
→選択肢（B）が正解
可能な限り低いレイテンシーで受け取る HTTP/2 のプッシュ配信（SubscribeToShard）が最速。バッファリングやポーリングは遅延を積み増す
→選択肢（A）を消す
既存の取り込み構成を大きく変えずに実現する ストリームの複製はプロデューサー改修とコスト増を招くうえ、レイテンシー要件は解決しない
→選択肢（D）を消す
ひっかけポイント
  • Amazon Data Firehose は「複数の宛先に配れる」イメージから正解に見えるが、配信先へバッファして届けるサービスであり、アプリが自分のペースで読むコンシューマー機構ではない
  • 「ポーリング間隔を短くする＝速くなる」は誤り。GetRecords はシャードあたり 1 秒 5 回までで、コンシューマーが増えるほどスロットリングされる
  • 選択肢 D は「専用スループット」だけを見ると成立しそうに見えるのが罠。重複書き込みのコストと整合性リスクを負ううえ、低レイテンシー要件は満たさない
  • 拡張ファンアウトはコンシューマー時間とデータ取得量に対する追加料金が発生する。設問が「最もコスト効率が高い」ならば標準コンシューマーが正解に転ぶ
出題バリエーション 同じ知識が本番では条件を変えて出題されます。
問題文がこう変わったら 正解はこう変わる
「コンシューマーは1つだけで、コストを最小にしたい」 標準コンシューマーで十分。拡張ファンアウトは過剰でコスト増。
「ストリームのデータをS3 に貯めて後からバッチ分析したいだけ」 Amazon Data Firehose による配信が正解軸に。
「既存の Kafka クライアントをそのまま使いたい」 Amazon MSK（Managed Streaming for Apache Kafka）が正解軸に。
「ストリーム上でウィンドウ集計や異常検知をリアルタイムに行いたい」 Amazon Managed Service for Apache Flink が登場する。
「シャードの追加・削除を意識せずスループットを自動調整したい」 Kinesis Data Streams のオンデマンドモードが正解軸に。
関連サービスの解説 Amazon Kinesis
Amazon Data Firehose
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No.4 解説
あるフードデリバリーアプリでは、配達ドライバーの位置情報イベントを Amazon Kinesis Data Streams に継続的に取り込んでいます。このストリームには、配達員マッチングエンジン、需要予測を行う分析基盤、不正利用検知システムという3つの独立したアプリケーションが同時にアクセスしており、いずれのアプリケーションも他のアプリケーションの読み取り負荷に影響されずに専用の読み取りスループットを確保しつつ、可能な限り低いレイテンシーでデータを受け取る必要があります。

この要件を満たすには、どの方法を選択すべきですか。
  • Amazon Data Firehose を経由してストリームのデータを一括バッファリングし、各アプリケーションに配信する
  • Kinesis Data Streams の拡張ファンアウト（Enhanced Fan-Out）を有効にし、各アプリケーションを専用コンシューマーとして登録する
  • 各アプリケーションが標準コンシューマーとしてポーリング間隔を可能な限り短く設定し、共有スループットの中で読み取る
  • アプリケーションごとに同一データを送信する独立した Kinesis Data Stream を追加作成し、プロデューサーから重複して書き込む

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