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Q1AWS Certified Data Engineer Associate
Q1. ある保険会社は、契約者ごとの保険料支払い実績を日次でCSV形式にまとめ、Amazon S3バケットに保存しています。
データエンジニアはAWS Glueクローラー（Crawler）を使用してこのS3データをクロールしています。
データエンジニアは、S3データをAWS Glue Data Catalogで毎日利用できる状態に保つ必要があります。
この要件を満たす解決策はどれですか。
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正解：B. AWSGlueServiceRoleポリシーを持つIAMロールを作成し、クローラーへ関連付けます。クローラーのデータストアにはソースデータのS3バケットパスを指定します。クローラーが毎日実行されるようスケジュールを設定し、出力先にはデータベース名を指定します。
正解はBです。クローラー用のIAMロールには、Glue操作に必要な権限がまとめられたAWSGlueServiceRoleポリシーを使用するのが標準的な構成であり、AmazonS3FullAccessのような過剰な権限は最小権限の原則に反します。
また、クローラーの実行結果はAWS Glue Data Catalog内のデータベースに書き込まれるため、出力先はS3バケットのパスではなくデータベース名を指定する必要があります。
データ処理ユニット（DPU）の割り当てはETLジョブに関する設定であり、クローラー自体の実行には不要です。
したがって選択肢A、C、Dはいずれも要件を満たしません。
AWS Glue：クローラー用IAMロールの作成（AWS公式ドキュメント）
Q2AWS Certified Data Engineer Associate
Q2. ある小売企業は、毎晩の営業終了後に店舗別売上トランザクションデータをAmazon Redshiftのテーブルへロードしています。
この企業は、どのテーブルがロード済みで、どのテーブルが未ロードかを把握できるようにしたいと考えています。
データエンジニアは、Redshiftテーブルのロードステータスの詳細をAmazon DynamoDBテーブルに保存したいと考えています。
データエンジニアは、ロードステータスの詳細をDynamoDBへ発行するAWS Lambda関数を作成しました。
データエンジニアは、このLambda関数をどのように呼び出せば、ロードステータスをDynamoDBテーブルへ書き込めますか。
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正解：B. Amazon Redshift Data APIを使用してAmazon EventBridgeへイベントを発行し、そのイベントでLambda関数を呼び出すEventBridgeルールを設定します。
正解はBです。Amazon Redshift Data APIはクエリの完了などのイベントをAmazon EventBridgeへ自動的に発行できるため、EventBridgeルールでLambda関数を直接トリガーする構成が最も運用負荷の低い方法です。
SQSキューを経由する方法（選択肢C）も技術的には可能ですが、追加のポーリングや設定が必要になり効率的ではありません。
2つ目のLambda関数でCloudWatchやCloudTrailのイベントを監視する方法（A、D）は構成が複雑になり、ロード完了のタイミングを正確に捉えにくいため適切ではありません。
Amazon Redshift Data APIについて（AWS公式ドキュメント）
Q3AWS Certified Data Engineer Associate
Q3. あるメーカー企業は、オンプレミスのデータセンターに保管している設計・製造記録の5TB分をAmazon S3バケットへ安全に転送する必要があります。
データの約5％は毎日更新されます。
更新内容は、定期的にS3バケットへ反映される必要があります。
データには複数形式のファイルが含まれます。
データエンジニアは転送プロセスを自動化し、定期的に実行されるようスケジュールする必要があります。
データエンジニアが最も運用効率よくデータを転送するために使用すべきAWSサービスはどれですか。
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正解：A. AWS DataSync
正解はAです。AWS DataSyncはオンプレミスとAWSストレージ間のデータ転送を自動化し、増分データのみを効率よく同期できるサービスであり、スケジュール実行や複数ファイル形式への対応も標準機能として備えています。
AWS Glueはデータのカタログ化やETL処理を主目的としたサービスであり、大容量データの転送には適しません。
AWS Direct Connectは専用線接続を提供するものであり、転送の自動化やスケジューリングの仕組みは含まれません。
S3 Transfer Accelerationは単一ファイルのアップロード高速化が目的であり、増分同期には向きません。
AWS DataSyncとは（AWS公式ドキュメント）
Q4AWS Certified Data Engineer Associate
Q4. ある製造企業は、財務トランザクションデータの保存にオンプレミスのMicrosoft SQL Serverデータベースを利用しています。
この企業は、毎月末にトランザクションデータをオンプレミスデータベースからAWSへ移行しています。
この企業は、オンプレミスデータベースからAmazon RDS for SQL Serverデータベースへの移行コストが最近増加していることに気づきました。
この企業は、AWSへデータを移行するための費用対効果の高い解決策を必要としています。
この解決策は、データベースにアクセスするアプリケーションのダウンタイムを最小限に抑える必要があります。
この要件を満たすために企業が使用すべきAWSサービスはどれですか。
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正解：B. AWS Database Migration Service（AWS DMS）
正解はBです。AWS DMSはデータベース間の移行に特化したサービスであり、継続的なレプリケーション機能によりダウンタイムを最小限に抑えながら費用対効果の高い移行を実現できます。
AWS Lambdaは汎用のサーバーレス実行環境であり、データベース移行専用の機能は提供しません。
AWS Direct Connectはネットワーク専用線接続のサービスであり、データ移行そのものを行う機能はありません。
AWS DataSyncは主にファイルストレージ間のデータ転送を対象としており、リレーショナルデータベースの移行には適していません。
AWS Database Migration Serviceユーザーガイド（AWS公式ドキュメント）
Q5AWS Certified Data Engineer Associate
Q5. あるヘルスケア企業は、AWS Glueのextract, transform, and load（ETL）ジョブを用いてAWS上にデータパイプラインを構築しています。
データエンジニアは、Amazon RDSとMongoDBからのデータを処理・変換し、変換後のデータを分析用にAmazon Redshiftへロードする必要があります。
データの更新は1時間ごとに行う必要があります。
これらの要件を最も運用負荷の低い方法で満たすタスクの組み合わせはどれですか（2つ選択）。
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正解：A、D
正解はA、Dです。AWS Glueトリガーはジョブのスケジュール実行をGlueサービス内で完結できる機能であり、Lambdaで独自にスケジューリングする（選択肢C）よりも運用負荷が低くなります。
また、Glue接続を使用することで、RDSやRedshiftなどのデータソース・データストア間の接続情報を安全かつ簡単に管理でき、追加のAPI呼び出しコードを実装する必要がありません。
DataBrew（B）はノーコードのデータ準備ツールであり今回の要件には不要で、Redshift Data API（E）はGlue接続を使う方法に比べて実装の手間が増えます。
AWS Glue：トリガーによるジョブ実行のスケジューリング（AWS公式ドキュメント）
Q6AWS Certified Data Engineer Associate
Q6. あるメディア企業は、RA3ノードで稼働するAmazon Redshiftクラスターを利用しています。
この企業は、需要に応じて読み取り・書き込みキャパシティをスケールさせたいと考えています。
データエンジニアは、同時実行スケーリング（Concurrency Scaling）を有効にする解決策を特定する必要があります。
この要件を満たす解決策はどれですか。
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正解：B. Redshiftクラスターのワークロード管理（WLM）キューレベルで同時実行スケーリングを有効化します。
正解はBです。プロビジョニング型のRedshiftクラスターでは、WLMキューごとに同時実行スケーリングを有効化する設定が必要であり、これによりクエリ負荷の増加時に一時的な追加クラスターで処理を分散できます。
選択肢Aは、今回使用されているのがRedshift Serverlessではなくプロビジョニング型クラスターであるため誤りです。
選択肢Cのようにクラスター作成時に固定される項目ではなく、WLMキュー単位で個別に設定するものです。
選択肢Dの使用量クォータはコスト管理の仕組みであり、同時実行スケーリングの有効化とは無関係です。
Amazon Redshift：同時実行スケーリングについて（AWS公式ドキュメント）
Q7AWS Certified Data Engineer Associate
Q7. あるロジスティクス企業のデータエンジニアは、毎日実行される一連のAmazon Athenaクエリをオーケストレーションする必要があります。
各クエリの実行には15分以上かかる場合があります。
これらの要件を最もコスト効率よく満たす手順の組み合わせはどれですか（2つ選択）。
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正解：A、B
正解はA、Bです。Lambda関数の最大実行時間は15分であるため、15分を超える可能性があるAthenaクエリの完了待ちをLambda内で行うことはできません。
そこでStep FunctionsのWaitステートを利用し、get_query_executionで定期的にステータス確認を行うことで、Lambdaのタイムアウト制約を回避しつつ低コストにオーケストレーションできます。
Glue Pythonシェルジョブ（C、D）やMWAA（E）を常時起動・監視に使う方法は、Step Functionsに比べて追加の実行時間課金が発生しコスト効率が劣ります。
AWS Step Functions：Amazon Athenaとのサービス統合（AWS公式ドキュメント）
Q8AWS Certified Data Engineer Associate
Q8. あるゲーム開発企業は、オンプレミスのワークロードをAWSへ移行しようとしています。
この企業は、全体的な運用負荷を軽減したいと考えています。
また、サーバーレスの選択肢も検討したいと考えています。
現在のワークロードは、Apache Pig、Apache Oozie、Apache Spark、Apache HBase、Apache Flinkを利用しています。
オンプレミスのワークロードは、数秒で数ペタバイトのデータを処理します。
この企業は、AWSへの移行後も同等以上のパフォーマンスを維持する必要があります。
これらの要件を満たすextract, transform, and load（ETL）サービスはどれですか。
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正解：B. Amazon EMR
正解はBです。Amazon EMRはApache Spark、Pig、Oozie、HBase、Flinkなど多様なオープンソースフレームワークをそのままサポートしており、大規模データを高速に処理できるため、既存ワークロードの互換性とパフォーマンスを維持したまま移行できます。
AWS Glue（A）はApache SparkベースのETLには対応しますが、Oozie、HBase、Flinkなどはサポートしておらず要件を満たしません。
AWS Lambda（C）は実行時間やメモリに制約があり大規模データ処理には不向きです。
Amazon Redshift（D）はデータウェアハウスサービスであり、ETL基盤としては適していません。
なお、EMR ServerlessなどEMRの枠組みで提供されるサーバーレスに近い選択肢も存在します。
Amazon EMRとは（AWS公式ドキュメント）
Q9AWS Certified Data Engineer Associate
Q9. ある医療保険会社のデータエンジニアは、AWSサービスを使ってデータセットをAmazon S3データレイクへ取り込む必要があります。
データセットをプロファイリングしたところ、個人を特定できる情報（Personally Identifiable Information／PII）が含まれていることが判明しました。
データエンジニアは、データセットをプロファイリングしPIIを難読化する解決策を実装する必要があります。
最も運用負荷の低い方法でこの要件を満たす解決策はどれですか。
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正解：B. AWS Glue StudioのDetect PII変換でPIIを識別し、難読化します。データをS3データレイクへ取り込むパイプラインはAWS Step Functionsステートマシンでオーケストレーションします。
正解はBです。AWS Glue StudioのDetect PII変換は、PIIの検出だけでなくマスキングやredaction（編集）による難読化機能も標準で備えているため、追加コードなしで識別と難読化を一体的に実行できます。
一方、選択肢CのAWS Glue Data Qualityはデータの完全性や正確性を検証するルールベースの機能であり、データを難読化するための機能ではないため誤りです。
Kinesis Firehose＋Lambda（A）やDynamoDB＋Lambda（D）は独自コードの開発・保守が必要となり運用負荷が高くなります。
AWS Glue：機密データの検出と処理（AWS公式ドキュメント）
Q10AWS Certified Data Engineer Associate
Q10. ある物流企業は、基幹データベースからAmazon S3ベースのデータレイクへデータを取り込む複数のextract, transform, and load（ETL）ワークフローを維持しています。
これらのETLワークフローは、データ処理にAWS GlueとAmazon EMRを利用しています。
この企業は、既存のアーキテクチャを改善し、自動化されたオーケストレーションを提供するとともに、手動作業を最小限に抑えたいと考えています。
最も運用負荷の低い方法でこれらの要件を満たす解決策はどれですか。
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正解：B. AWS Step Functionsタスク
正解はBです。AWS Step FunctionsはAWS GlueジョブとAmazon EMRジョブの両方に対してサービス統合を標準でサポートしており、専用の実行環境を構築・維持することなくサーバーレスにワークフローを自動化できます。
AWS Glueワークフロー（A）はGlue内のジョブ間連携に限定され、EMRジョブの組み込みには追加の工夫が必要です。
AWS Lambda（C）で独自にオーケストレーションを実装すると保守コストが増加します。
Amazon MWAA（D）は柔軟なオーケストレーションが可能ですが、Airflow環境の構築・運用コストがStep Functionsより高くなります。
AWS Step Functions：Amazon EMRとのサービス統合（AWS公式ドキュメント）