SAP-C02#2(new-solutions)

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ある製造業の IoT 部門は、世界各地の工場から毎秒 50 万件のセンサーデータを収集する新しいプラットフォームを設計しています。データはストリーム処理で異常検知を行い、長期分析のためにデータレイクへ保存します。運用負荷を最小化し、スケールに応じた自動拡張を要件としています。もっとも適切な構成はどれですか。

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正解:B

正解の根拠

Kinesis Data Streams はマネージドな高スループットストリームサービスで、Lambda との統合により自動スケールするストリーム処理を実装できます。Firehose は S3 への配信を簡素化し、Athena によるサーバーレス分析と組み合わせることで運用負荷を最小化できます。

選択肢運用負荷スループット分析
B低 (フルマネージド)50 万件/秒以上Athena でサーバーレス
A高 (自前運用)高いHive 自前運用
CRDB がボトルネックRDB クエリ
DMQ は IoT 規模に不向きグラフ DB は不適

不正解の理由

  • A: 自前 Kafka と HDFS クラスターは運用負荷が極めて高く、最小化要件に明確に反します。
  • C: RDS for PostgreSQL は秒間 50 万件規模の書き込みに耐えられず、性能ボトルネックになります。
  • D: Amazon MQ や Neptune は IoT 規模のセンサーストリーム取込み用途に最適化されていません。

参考:Amazon Kinesis Data Streams


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