AWS認定資格 WEB問題集＆徹底解説

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データエンジニア-アソシエイト

• データの取り込みと変換

• No.3 AWS GlueによるSpark ETLのコスト効率的なスケーリング
• No.4 Kinesis Data Streams の拡張ファンアウトによる専用スループット確保
• No.8 実行時刻の制約がない AWS Glue ジョブのコスト最適化
• No.13 KCL によるシャードとワーカーインスタンスの自動負荷分散
• No.18 SQL Server から S3 への ETL パイプラインのオーケストレーション
• No.23 S3イベント通知によるOCR処理の排他的トリガー
• No.24 複数の独立したカスタムアプリケーションによるストリームのリアルタイム処理
• No.26 サーバーレスなログ集約基盤の構築
• No.32 KCL のチェックポイント管理と DynamoDB テーブル共有
• No.33 パーティションキーの偏りによるKinesisシャードのボトルネック解消
• No.37 SQS キュー処理から SNS への即時通知の構成
• No.40 大量データのオンプレミスからのアーカイブ移行
• No.41 大容量ファイルの継続的な S3 アップロード
• No.45 同一ストリームを複数アプリで並行消費する構成
• No.48 Amazon Data Firehose が大量の小さなファイルを生成する原因
• No.50 ピーク時における Kinesis Data Streams の遅延解消
• No.51 ストリーム処理 Lambda 関数のステートレス設計
• No.59 S3から取り込むデータの増分処理を実現するAWS Glueの構成
• No.60 リアルタイムストリーム処理基盤の選定
• No.61 DMSフルロードで空テーブルが移行されない原因
• No.63 API Gateway経由でオンデマンド実行するPythonスクリプトの低運用負荷構成
• No.69 イベント駆動アーキテクチャにおけるブロードキャストと単一処理の使い分け
• No.70 到着後ミリ秒単位でのストリーミング異常検知基盤
• No.72 大容量レコードを整形してから S3 に格納するストリーミング取り込み方式の選定
• No.81 DynamoDB への書き込みを起点とした最小遅延の通知処理
• No.86 Kinesisストリームでのコンシューマー別専用スループット確保
• No.91 Kinesis から Redshift Serverless への低運用負荷な近リアルタイム取り込み
• No.94 ゲームイベントデータの取り込みとコスト最適化ストレージ設計
• No.100 ストリーミングログ取り込みにおけるコスト効率の良い再処理設計
• No.114 データレイクにおける重複レコードの除去方式
• No.117 複数の RDS から Redshift への継続的レプリケーション
• No.118 リアルタイム位置情報パイプラインの設計
• No.119 回線が細い遠隔拠点からの大容量データ移行手段
• No.121 Kinesisストリーム処理のチェックポイント再開
• No.125 AWS Glue によるパイプラインのオーケストレーション
• No.127 AWS Glueによる重複商品データの名寄せ
• No.129 Lambda関数間で共通コードを効率的に共有する方法
• No.130 オンラインゲームでのDynamoDB変更のリアルタイム異常検知
• No.137 Glue ETL パイプラインの IaC 自動化
• No.138 Kinesis Data Streamsでのデータ再処理に備えた設定
• No.143 第三者データセットを最小の統合負荷で分析基盤に組み込む
• No.147 S3上の大量ファイル先頭バイトのみを効率的に索引化
• No.148 Kinesis Data Streams でのエラー時再処理とデータ整合性の確保
• No.154 既存データと継続的な更新をあわせてS3からKinesisへ最短で連携する方法
• No.155 EKSにおける動的なワークロード向けノードプロビジョニング
• No.156 オフライン環境でのエッジ推論に適した Snow ファミリー選定
• No.157 ハイブリッド接続の冗長構成（Direct ConnectとVPN）
• No.158 モバイルゲームの行動ログをリアルタイム可視化するダッシュボード
• No.162 Athena の長時間クエリを日次で連鎖実行する構成
• No.163 Athena Federated Query によるマルチソース結合のコスト最適化
• No.166 配車サービスの運賃データをRedshiftへほぼリアルタイム反映
• No.172 順次実行する Glue ジョブの失敗検知と停止
• No.175 Kinesis Data Streamsでの過去データの再処理
• No.176 AWS Snow ファミリーのストレージクラスタリング機能
• No.177 サーバーレスETLパイプラインのIaCデプロイと自動スケーリング
• No.182 突発的なトラフィックに自動追従するストリーミング取り込み構成
• No.183 選手ごとの順序保証と高スループットを両立するリアルタイムストリーミングサービスの選定
• No.184 S3へのオブジェクトアップロードをトリガーとしたLambda起動
• No.192 ストリーミングデータのフィルタリングとS3格納の最小運用構成
• No.198 Lambda と Glue ジョブの低運用負荷なオーケストレーション
• No.203 REST API で受け付けたイベントのリアルタイム集計基盤
• No.206 大容量アーカイブデータのオンプレミスからの移行方式
• No.207 ゲームテレメトリのリアルタイム処理基盤
• No.209 リアルタイム不正検知アラートの配信方式選定
• No.211 オンプレミスからS3への継続的な差分データ転送の自動化
• No.212 スキーマ変化を自動検知する ETL パイプライン
• No.218 リアルタイムイベント処理とTimestreamへの取り込み
• No.221 近リアルタイムログ配信基盤としてのAmazon Data Firehose採用
• No.225 ストリーミングデータに対するSQLベースのリアルタイム異常検知
• No.226 大容量データの物理輸送によるオフライン移行
• No.227 配送ステータス変更履歴の監査に適した DynamoDB Streams のビュータイプ
• No.232 近リアルタイム分析基盤の設計
• No.233 リージョン間移行における DMS レプリケーションインスタンスの配置
• No.234 RDS から Redshift への継続的レプリケーション
• No.235 同一順序でのイベント再生を複数バッチ処理で実現するストリーミングサービスの選定
• No.236 増分データのみを取り込むステートフルな ETL
• No.238 配車マッチング基盤のリアルタイムストリーム処理化
• No.241 S3 イベント通知による CSV 変換パイプラインの最小運用構成
• No.242 順序保証が必要なイベント処理のSQS設計
• No.244 S3間ETLのためのマネージドSpark基盤選定
• No.246 S3からRedshiftへの増分データ取り込み
• No.248 S3データの変換とAuroraへの負荷を抑えたロード
• No.253 工場テレメトリを複数システムが独立に再生・消費する仕組みの選定
• No.254 Excelファイルの複数列をJSON形式の1列にまとめる最小工数の方法
• No.260 近リアルタイムイベント取り込みの低運用構成
• No.261 Kinesisの拡張ファンアウトによる専有スループット
• No.264 通信環境が乏しい遠隔地でのエッジ推論とデータ転送
• No.266 定期実行ETLパイプラインの最小運用オーケストレーション
• No.271 スマート家電IoTハブの書き込みスロットリング対策
• No.273 Kinesis Data Streams における需要変動に応じた自動スケーリング
• No.274 IoTセンサーデータの順序保証とコンシューマー数のスケーリング
• No.276 DynamoDB への書き込みスパイクを吸収するアーキテクチャ
• No.277 DataBrew での結合フィールドの分割
• No.279 AWS Glue によるログの列指向変換パイプライン
• No.281 データパイプラインのデプロイ自動化とIaC
• No.282 ストリーミング取り込みでのデータ整合性確保と再取り込み
• No.284 SQS標準キューからFIFOキューへの移行チェックリスト
• No.285 Amazon Redshift への高パフォーマンスなバルクロード
• No.286 小規模CSVの日次ETLに最もコスト効率の良いGlueジョブタイプ
• No.288 Athenaのクエリ結果を新規テーブル無しでORC出力する方法
• No.293 リトライ耐性を備えたイベント取り込み基盤の選定
• No.294 Kinesis Data Streams のスロットリング対策
• No.303 機微情報を除去したストリームデータの複数システムへの共有
• No.305 リアルタイム市場データの時間ベース集計基盤の選定
• No.308 港湾物流のコンテナ追跡データにおける複数コンシューマーの読み取り遅延
• No.311 S3イベント通知先として使えるSQSキューの種類
• No.312 Lake Formation によるデータ取り込み自動化
• No.313 Kinesis Data StreamsをトリガーとしたLambda処理の低遅延化
• No.315 複数コンシューマーによるKinesisストリーム読み取りのボトルネック回避
• No.317 センサーデータの S3・Redshift への同時配信
• No.319 SaaSの商談データをS3に取り込む低運用負荷な方法
• No.321 学習イベントCSVのサーバーレス取り込みパイプライン
• No.324 細い回線しかない拠点からの大容量データ移行と現地前処理
• No.326 AWS Glue ジョブのオートスケーリングによるコスト最適化
• No.331 SQS FIFOキューでのバッチサイズ設計
• No.341 日次データ抽出パイプラインの設計
• No.342 DynamoDBの変更データをRedshiftへ継続的に取り込む構成
• No.345 太陽光発電センサーデータの取り込みとS3への長期保存
• No.352 高頻度なキーバリューデータを可用性高く処理・保存する構成
• No.357 オンプレミス大容量アーカイブのコスト最適な移行方式
• No.358 リアルタイムクリックストリーム分析の取り込みアーキテクチャ
• No.360 SageMaker組み込みアルゴリズムの学習ジョブ設定
• No.361 処理速度の異なるマイクロサービス間の疎結合化
• No.370 Athena のスキャン量とクエリコストを削減するデータ形式の最適化
• No.371 低レイテンシなストリーム処理アーキテクチャ
• No.372 リアルタイムストリームでの異常検知に適したAWSサービス
• No.373 パーティション構成を変えずに Athena のクエリ性能を改善する
• No.375 コンテナ型 ETL 基盤の運用負荷を抑えるオーケストレーター選定
• No.381 サーバーレスPDF変換パイプラインのタイムアウト対策
• No.384 オンプレミスDBからRedshiftへの継続レプリケーション
• No.385 大容量バックアップファイルの高速アップロード
• No.387 複雑なネスト構造を持つデータレイクの列指向フォーマット選定
• No.393 SQSリドライブポリシーによる失敗メッセージの自動DLQ移動
• No.395 Glue ジョブブックマークによる増分ETL処理
• No.396 海外拠点からの大容量ファイルのS3アップロード高速化
• No.398 完全サーバーレスなイベント取り込み基盤の選定
• No.407 マネージド型 SFTP ファイル転送サービスの選定
• No.409 件数が変動するデータを高並列で処理するワークフロー設計
• No.410 交通系決済ログを複数チームが独立して同時消費するストリーミング基盤
• No.411 順序保証が必要なオークション入札更新のストリーム処理構成
• No.413 CSV から列指向形式への自動変換パイプライン
• No.422 ストリーミングデータのDWH直接取り込みとBIダッシュボード構成
• No.424 Kinesis Data Streams のアベイラビリティーゾーンをまたいだ耐久性
• No.425 DynamoDB データへの低運用負荷なアクセス
• No.430 Kinesis Data Streamsにおけるパーティションキーの役割
• No.434 AWS Glue ETL ジョブのコスト最適化
• No.435 日次バッチETLのAWS Glueによる自動化構成
• No.446 オンプレミスデータの一括移行と恒常的接続の確立
• No.448 テーマパークセンサーデータの複数コンシューマー読み取り遅延対策
• No.451 サーバーレスなETLジョブ管理サービスの選定
• No.454 Kinesis Data FirehoseへのAgent書き込み障害の原因特定
• No.456 CDKによるGlueとStep Functionsのパイプライン展開
• No.457 増え続けるテーブル向けIaC手法の選定
• No.458 開発環境と本番環境へ同一パイプラインを展開する構成
• No.459 依存ライブラリを含むサーバーレスETLのSAMデプロイ
• No.460 CodeBuildによるETLコードの単体テスト自動化
• No.461 Glueジョブのコード変更を自動テストしてデプロイするCI/CD
• No.462 パイプラインのステージ間で成果物を受け渡す設定
• No.463 本番反映前の承認と失敗時のロールバック設計
• No.464 データ処理Lambdaの段階的デプロイ方式の選択
• No.465 処理サーバー群とデータベースの移行方式の使い分け
• No.466 SaaSの業務データをRedshiftへ取り込むサービスの選定
• No.467 AppFlowのフロー設定によるAPI消費と転送量の削減
• No.468 共有EKSクラスター上のSparkジョブの実行時間短縮
• No.494 巨大テーブルと小テーブルの結合でシャッフルを避ける
• No.495 再送で重複した注文データから最新行だけを抽出する
• No.496 既存Airflow資産を活かしたワークフロー基盤の移行