AWS認定資格 無料問題集

解答

正しい解答：Ｂ. Amazon EMR

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徹底解説

　非構造化データも含むビッグデータを分析するために採用するべきサービスは Amazon EMR です。ビッグデータは、文字通り膨大なデータ量があるだけでなく、データの形態もテキスト、音声、画像、動画といったように様々な形態があります。Amazon EMR は、Apache Spark や Apache Hive、Presto などのオープンソースの Hadoop フレームワークを使用して、ペタバイト規模のビッグデータを高速に処理（分散データ処理、相互分析、機械学習）するためのサービスです。旧名称が Amazon Elastic MapReduce だったように、Google が提唱した MapReduce モデルをベースとした Apache Hadoop に対応しています。また、Apache Spark のストリーミング機能を活用した処理も可能であり、Amazon Kinesis や AWS Glue といった他のAWSサービスと組み合わせることで、非構造化データの分析やビジネス・インテリジェンスのワークロード処理にも柔軟に対応できます。こうした特徴から、Amazon EMR はスケーラブルなビッグデータ分析基盤として多くの企業に利用されています。

　その他の選択肢は、非構造化データも含むビッグデータのデータ分析（あるいはデータ処理）をするためのサービスではありません。Amazon Redshift は、AWSが提供するデータ・ウェア・ハウス（DWH）専用のリレーショナル・データベース・サービスです。Amazon EMR は、大容量でかつ非構造化のデータも処理することができるのに対して、Amazon Redshift は構造化した大量のデータを蓄積して、高速に分析処理することに特化しています。そのため、事前に構造化する必要があり、非構造化データの直接的な分析には向いていません。Amazon Aurora は AWSがクラウド向けに再設計した、MySQL および PostgreSQL と互換性のあるマネージド型のリレーショナル・データベース・サービスです。非構造化データも含むビッグデータのデータ分析に適したサービスではありません。Amazon DynamoDB は、シンプルな構造であり拡張性の高さに特徴のあるマネージド型の NoSQL データベース・サービスです。データの分散配置によって可用性と拡張性を確保するもので、数ミリ秒単位の安定したレイテンシーを実現することができます。そのため、同時に多数の読み書きが想定されるシステムなどに利用されるもので、非構造化データも含むビッグデータのデータ分析に適したサービスではありません。
　参考までに、Amazon EMR および Amazon Redshift は、CLF-C02 で明示的に試験範囲として追加されたサービスです。上記の解説をよく読んで、サービスの定義や基本的な内容の理解を深めておくようにしましょう。

Keep it up！
　非構造化データも含むビッグデータの処理・分析をするサービスは何かと問われても、ストリーミング・データの処理を行うサービスと問われても、Amazon EMR が有用なサービスであると解答できるようにしておきましょう。