AWS認定資格 WEB問題集＆徹底解説
ソリューションアーキテクト-プロフェッショナル
解説
この問題では、リアルタイム分析機能を提供し、生体認証データの処理の耐久性が高く、分析処理の結果を永続化する必要があるという要件があります。これらの要件を満たすアーキテクチャは、Amazon Kinesisを使用して受信センサーデータを収集し、Kinesisクライアントでデータを分析し、EMRを使用して結果をRedshiftクラスターに保存する選択肢イです。S3によるデータ収集は遅延が生じることがあり、SQSを介したデータ収集はリアルタイム処理に向いていません。EMRを使用したデータ補足も効率が悪く、DynamoDBに保存することはこの要件を満たせません。
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No.16 解説
あなたの会社は、家族がペットの健康的なライフスタイルを促進するのを支援するために生体情報を収集する次世代のペット首輪を開発中です。各首輪は、JSON 形式の 30kb の生体認証データを 2 秒ごとに収集プラットフォームにプッシュします。収集プラットフォームはデータを処理および分析し、Web ポータルを介してペットの所有者や獣医に健康傾向の情報を提供します。経営陣は、次の要件が確実に満たされるように収集プラットフォームを設計するようにあなたに命じました。✑ インバウンド生体認証データのリアルタイム分析機能を提供する✑ 生体認証データの処理の耐久性が高いことを確認する。弾性と並列✑ 分析処理の結果は、データ マイニングのために永続化する必要があります。以下に概説するどのアーキテクチャが、収集プラットフォームの初期要件を満たしますか?
- S3 を利用してインバウンド センサー データを収集します。毎日スケジュールされたデータ パイプラインで S3 からのデータを分析し、結果を Redshift クラスターに保存します。
- Amazon Kinesis を利用して受信センサー データを収集し、Kinesis クライアントでデータを分析し、EMR を使用して結果を Redshift クラスターに保存します。
- SQS を利用して受信センサー データを収集する Amazon Kinesis を使用して SQS からのデータを分析し、結果を Microsoft SQL Server RDS インスタンスに保存します。
- EMR を利用してインバウンドセンサーデータを収集し、EUR からのデータを Amazon Kinesis で分析し、結果を DynamoDB に保存します。