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用規約により、試験の具体的な内容については詳しく触れることができませんが、合格に必要な知識について、特にサービスに焦点を当てて解説していきます。公式ドキュメントを参考に、効率的に学習を進められますし、実務にも活かせるスキルが身につくはずです。この記事を読んだからといって必ず合格できるわけではありません。公式の試験ガイドや模擬試験も活用して、しっかりと準備を進めてくださいね。時間の選択式試験です。試験は英語と日本語で提供されます。試験範囲には、データ処理システムの設計、データの取り込みと処理、データの保存、分析用データの準備と使用、データワークロードの管理と自動化が含まれます。使用したソリューションの設計と管理の経験を持つことを推奨しています。詳細は以下のサイトをご参照ください。提供するデータ基盤サービスを、データのライフサイクルに沿って、以下のカテゴリに分類して解説していきます。提供するメッセージングサービスです。メッセージの送信者(パブリッシャー)と受信者(サブスクライバー)を繋ぎ、リアルタイムかつ信頼性の高いメッセージ配信を実現します。メッセージを分類するためのラベルのようなものです。パブリッシャーは、送信したいメッセージの種類に応じてトピックを選びます。メッセージを送信する役割を担います。送信したいメッセージを、特定のトピックに送信します。メッセージを受信する役割を担います。興味のあるトピックを購読し、そのトピックに送信されたメッセージを受信します。回限り)の配信がサポートされます。次のことを実現します。メッセージの確認応答が正常に完了すると、再配信は行われません。トピックのメッセージ保持を使用すると、サブスクリプションを作成する前にパブリッシュされたメッセージを再生できます。トピックのメッセージ保持が有効になっている場合、トピックが保持するメッセージのストレージ料金は、トピックが配置されているプロジェクトに課金されます。日間のデータを読み取るソリューションが必要なとき。メッセージを自動的に再送信しようとします。この再配信の試みは、サブスクリプションの再試行ポリシーと呼ばれます。これは、オンまたはオフにできる機能ではありません。使用する再試行ポリシーのタイプは選択できます。つの再試行ポリシー(即時再配信または指数バックオフ)のいずれかを選択できます。デフォルトでは、即時再配信が使用されます。指数バックオフを使用すると、再試行の間の遅延を徐々に長くすることができます。最小バックオフ時間だけ待機してから再試行します。秒)に達するまで遅延時間が長くなります。システムを構成する必要がある。失敗したメッセージを徐々に再試行し、再試行後に失敗したメッセージをトピックに保存する必要があるとき。スナップショットは、作成時にサブスクリプション内のすべてのメッセージの確認応答状態を記録します。時間以内に期限切れになるスナップショットは作成できません。シーク機能を使用すると、サブスクリプションの特定のスナップショットまたはタイムスタンプまでシーク(探索)できます。特定の時点または特定のスナップショットからメッセージを配信する方法を制御できます。過去に遡ってシークし、前に確認済みのメッセージを再生する場合は、まずトピックのメッセージ保持を構成するか、または確認済みのメッセージを保持するようにサブスクリプションを構成する必要があります。メッセージを再処理するようにする必要がある。Storage)に、リアルタイムでデータの変更をキャプチャし、レプリケーションできます。データベースの変更(挿入、更新、削除)をリアルタイムでキャプチャし、ターゲットにストリーミングします。様々なサービスをサポートしています。大規模なデータベースや高頻度の変更にも対応できるスケーラビリティを備えています。インフラの管理が不要で、簡単に利用できます。回の配信保証を提供し、データの損失を防ぎます。複製して継続的に同期したいとき。ストレージサービスです。ペタバイト級のデータを保存できます。容量を気にせず、安心してファイルを保管できます。複数のデータセンターにファイルを複製して保存するため、万が一の障害時にもデータが失われる心配がありません。強力なセキュリティ対策が施されており、安心して機密データを保管できます。ファイルへのアクセス権を設定し、特定のユーザーとファイルを共有できます。サービスと連携して、ファイルを効率的に活用できます。使用すると、通常は非公開に設定されているオブジェクト(ファイル)へのアクセスを、特定の条件下で許可することができます。特定の期間だけファイルへのアクセスを許可したい場合に便利です。アドレスからのアクセスのみ許可するなど、細かいアクセス制御を実現できます。改ざんが難しいため、セキュリティを強化できます。有効期限があるため、転送処理の途中で有効期限が切れてエラーになる場合があります。生成することでエラーを回避することができます。オブジェクトのアクセス頻度に基づいて、自動的に最適なストレージクラスに移行させる機能です。これにより、ストレージコストを最適化しながら、必要なときにデータにアクセスできるようになります。アクセス頻度の低いオブジェクトは、より安価なストレージクラスに自動的に移行されるため、ストレージコストを削減できます。オブジェクトのライフサイクル管理を自動化できるため、運用負荷を軽減できます。保持されるため、パフォーマンスを維持できます。個々のオブジェクト(データ)へのアクセス頻度がランダムで、オブジェクトの保存と取得にかかるコストを最適化したいとき。バケット内のデータがリージョン間でより高速に冗長化されるため、データ損失のリスクが軽減され、リージョンで障害が発生した後も中断なくサービスを提供できます。分以内で複製するように設計されています。分であるとき、リージョン停止が発生した場合にデータ損失を防ぎたい。保持ポリシーは、バケット内のオブジェクト(データ)が削除または上書きされないように保護するためのルールです。保持ポリシーを設定すると、指定した期間内はオブジェクトの削除や上書きが禁止され、データの損失や誤操作を防ぐことができます。法律や規制で一定期間のデータ保持が義務付けられている場合に、保持ポリシーを設定することでコンプライアンスを遵守できます。誤ってデータを削除したり上書きしたりすることを防ぎ、データの安全性を確保できます。オブジェクトのバージョン管理と組み合わせて使用することで、過去のバージョンを保持し、必要に応じて復元できます。システムなどで利用されています。ペタバイト級のデータを扱うことができ、必要に応じて簡単にスケールアップ/スケールダウンできます。読み書きのレイテンシが非常に低く、大量のデータへの高速なアクセスが可能です。事前にスキーマを厳密に定義する必要がなく、データの追加や変更に柔軟に対応できます。各行に異なる数のカラムを持つことができ、構造化データだけでなく半構造化データも扱えます。複数のゾーンにデータをレプリケーションすることで、高い可用性を実現しています。データの損失やシステムダウンのリスクを低減できます。行キーに基づいてデータをソート・格納するため、行キーの設計がパフォーマンスに直結します。効率的な行キー設計は、読み書き速度の向上やホットスポットの回避に繋がります。行キーは、データの意味を表すように設計します。組み合わせることで、データの検索やフィルタリングが容易になります。行キーが長すぎると、ストレージ容量が増加し、パフォーマンスが低下する可能性があります。行キーが短すぎると、行数が多くなり、ホットスポットが発生しやすくなります。データの特性に合わせて、適切な長さの行キーを設計する必要があります。時系列データを扱う場合、行キーにタイムスタンプを含めることで、特定の期間のデータを取得しやすくなります。タイムスタンプを逆順にすることで、最新のデータから取得できるため、効率的なクエリが可能です。複数の種類のデータを同じテーブルに格納する場合、行キーに接頭辞をつけることで、データの種類ごとに効率的にアクセスできます。行キーが単純な連番だと、新しいデータが常に同じノードに書き込まれるため、ホットスポットが発生しやすくなります。タイムスタンプやランダムな文字列を組み合わせることで、行キーを分散させます。行キーが単調増加する(例えば、タイムスタンプのみ)場合も、ホットスポットが発生しやすくなります。タイムスタンプを逆順にしたり、他の情報と組み合わせることで、行キーを分散させます。行キーが長すぎると、ストレージ容量が増加し、パフォーマンスが低下します。行キーに必要な情報のみを含めるようにし、不要な情報は別のカラムに格納します。行キーがランダムな文字列など、意味のない値だと、データの検索やフィルタリングが困難になります。データの意味を表す情報を組み合わせて、行キーを設計します。ユーザーデータ、セッションデータ、ログデータなどの大量のデータを高速に処理する必要があるアプリケーションに適しています。センサーデータ、デバイスデータなどのリアルタイムデータ(時系列データ)を高速に収集・処理する必要があるシステムに適しています。取引データ、市場データなどの大量のデータを高速に処理し、リアルタイム分析を行う必要があるシステムに適しています。ランキングデータ、ユーザーデータなどの大量のデータを高速に処理する必要があるゲームに適しています。サービスですが、それぞれの特徴やユースケースが異なります。大規模なデータセットや高負荷なワークロードに対応できる高いスケーラビリティとパフォーマンスを備えています。比較して、最大4倍のトランザクション処理性能、最大100倍の分析クエリ性能を実現します。高い互換性を持ち、既存のアプリケーションやツールをそのまま利用できます。バックアップ、高可用性、セキュリティなどの運用管理タスクが自動化されており、運用負荷を軽減できます。利用できるよう、シンプルなインターフェースと自動化された運用管理機能を提供しています。インスタンスの種類やサイズ、ストレージ容量などを柔軟に選択でき、必要な分だけ支払うことができます。高い互換性を持ち、既存のアプリケーションやツールをそのまま利用できます。提供するフルマネージドなデータの変換・加工(ETL)サービスです。バッチ処理とストリーミング処理の両方に対応しており、大規模なデータパイプラインを構築・実行できます。インフラ上で実行できます。バッチ処理とストリーミング処理を同じパイプラインで実行できるため、リアルタイムデータと履歴データの統合分析が容易になります。インフラを活用し、データ量や処理量に応じて自動的にスケールします。インフラの管理が不要で、開発者はデータ処理ロジックの開発に集中できます。使用することで、様々なデータソースやデータ形式に対応できます。パイプラインでは、無限に続くデータの流れを一定の塊(ウィンドウ)に分けて処理します。これは、流れ続けるデータを分析可能な単位に変換するためです。ウィンドウの分け方にはいくつか種類があり、分析の目的に合わせて適切なものを選びます。一定の時間幅で区切る最も基本的なウィンドウです。時間ごとのデータを集計したい場合に利用します。一定の時間幅で区切りつつ、開始点をずらして重複を許容するウィンドウです。分ごとに集計したい場合に利用します。空いたら新しいウィンドウを作る方法です。サイトのユーザーセッションを分析したい場合に利用します。パイプラインでは、データが常にリアルタイムで流れてきますが、ネットワークの遅延などでデータの到着が遅れることがあります。判断するための基準となるタイムスタンプです。いつまでも遅れてくるデータがあるかもしれないと考え、ウィンドウを閉じることができません。これにより、結果の出力も遅れてしまいます。ウォーターマークを設定することで、ある程度遅れてくるデータは許容しつつ、適切なタイミングでウィンドウを閉じ、結果を出力することができます。使用してリアルタイムのセンサーデータを処理しています。送信されますが、ネットワークの遅延などにより、データの到着が遅れることがあります。パイプラインを設計する必要があります。分間の固定ウィンドウでデータを集計する。分遅れて到着するデータも集計に含める。遅れて到着したデータのために集計結果の確定を無期限に遅らせない。した場合に、ウォーターマークを利用して、遅延データを許容しつつ、ウィンドウを適切なタイミングで閉じることができます。データ処理パイプラインの中間でデータを再分配するための変換操作です。役割は以下のとおりです。特定のワーカー(処理を実行する仮想マシン)にデータが偏り、処理が遅くなる「データの偏り」を解消します。データをランダムにシャッフルすることで、各ワーカーに均等にデータを分配し、処理の並列性を向上させます。連続する変換操作をまとめて最適化することでパフォーマンスを向上させる「フュージョン」という機能を備えています。特定の変換操作を分離したい場合や、フュージョンによってパフォーマンスが低下する場合があります。フュージョンとは、パイプライン内の連続する変換操作をまとめて最適化し、パフォーマンスを向上させる技術です。デフォルトでフュージョンが有効になっています。場合によってはフュージョンを無効にしたい場合があります。特定の変換操作を分離してデバッグしたい場合や、フュージョンによってパフォーマンスが低下する場合などです。変換を挿入することで、フュージョンを意図的に防ぎ、特定の変換操作を分離することができます。サービスとやり取りします。提供するフルマネージドなデータ統合サービスです。コードを記述することなく、視覚的なインターフェースを使って、様々なデータソースからデータを収集、変換、統合し、分析基盤にロードするパイプラインを構築できます。パイプラインを設計できます。アプリケーションなど、多様なデータソースとの接続をサポートしています。インフラを活用し、大規模なデータ処理にも対応できます。パイプラインの実行状況を監視し、エラー発生時にはログを確認できます。セキュリティ機能を活用し、安全なデータ統合を実現できます。データの前処理や変換を効率的に行うための強力なツールです。組み合わせて使用することで、データ分析基盤の構築を加速できます。変換操作を直感的に行えます。ディレクティブという形式で記述され、再利用や共有が可能です。パイプラインに組み込むことができます。分析可能な形にしたい。以下のような課題があります。サービスの組み合わせを選択したいとき。提供するフルマネージドなデータの探索・変換・結合サービスです。視覚的なインターフェースでデータの探索、クリーニング、変換を簡単に行うことができます。コードを書くことなく、クリックやドラッグ&ドロップでデータ変換操作を実行できます。データの統計情報や分布、欠損値などを自動的に分析し、データの理解を深めることができます。データのサンプルを見ながら、リアルタイムに変換結果を確認できます。一連の変換操作をレシピとして保存し、再利用したり、他のユーザーと共有したりできます。利用して、大規模なデータセットにも対応できます。サービスとの連携が容易です。ソリューションが必要なとき。データアナリストやビジネスユーザーが、視覚的なインターフェースで手軽にデータ準備を行いたい場合に適しています。パイプラインを構築・管理し、より柔軟なデータ変換を行いたい場合に適しています。アナリスト向けのデータ変換ワークフロー管理サービスです。ワークフローの開発、テスト、バージョン管理、スケジュール設定をサポートします。使用して一元的に行うことができます。テーブル間の依存関係に従って、最新のコードを使用してテーブルを更新するための運用インフラストラクチャを処理します。統合されているため、バージョン管理や共同作業が容易になります。ワークフローを開発、テスト、バージョン管理、スケジュール設定する必要がある場合に役立ちます。使用すると、データ変換プロセスを自動化し、手動によるエラーを減らすことができます。データ品質アサーションを使用してデータ品質を監視し、問題を早期に発見することができます。アサーションとは、データの品質を検証するためのルールまたは条件のことです。アサーションを使用することで、データが期待される状態に準拠しているかどうかをテストできます。ベースにしており、複雑なデータ処理パイプラインを定義、スケジュール、監視、管理することができます。代行するため、インフラの管理が不要です。ワークロードに応じて自動的にスケールするため、大量のタスクを効率的に処理できます。使用して、複雑なワークフローを柔軟に定義できます。様々なサービスとの連携が容易です。ワークフローの実行状況を監視し、エラー発生時にはログを確認できます。パイプラインをオーケストレーションしたいとき。複数のジョブの同時実行や順次実行を制御したいとき。実行が失敗した場合に呼び出されるコールバック関数です。失敗時に特定のアクションを実行できます。タスクが失敗した場合に通知を受け取りたいとき。オープンソースのビッグデータ処理フレームワークを簡単に利用できます。クラスターの作成、管理、スケーリングを自動化し、運用負荷を軽減します。使い慣れたオープンソースのツールやライブラリをそのまま利用できます。ワークロードに応じてクラスターのサイズを自動的に調整し、大量のデータを効率的に処理できます。使用すると、インフラの管理が不要になり、ジョブの実行に集中できます。セキュリティ機能を活用し、安全なデータ処理環境を提供します。大量のデータを定期的に処理するバッチジョブに適しています。ログ分析、データ変換、機械学習の前処理など。ようなインタラクティブなクエリを実行できます。使用して、リアルタイムデータ処理パイプラインを構築できます。使用して、大規模なデータセットで機械学習モデルをトレーニングできます。提供するサーバーレスのデータウェアハウスです。簡単に言うと、とても大きな倉庫(ウェアハウス)に大量のデータを保管し、分析するためのツールです。非常に高速なクエリ処理エンジンを搭載しており、数秒から数分でペタバイト級のデータに対してクエリを実行できます。インフラの管理が不要で、必要な時に必要な分だけリソースを自動的に割り当てます。使用してデータの分析ができるため、特別な知識やスキルは必要ありません。簡単に機械学習モデルを作成・実行できます。使用して、位置情報を含むデータを分析できます。パーティション分割は、テーブルを複数の小さなセグメントに分割する機能です。これにより、クエリのパフォーマンスが向上し、ストレージコストが削減されます。パーティションは、テーブルの列に基づいて作成されます。一般的なパーティション列は、日付と時刻です。テーブルを日付に基づいて分割します。テーブルを時刻に基づいて分割します。テーブルをカスタム列に基づいて分割します。クエリが頻繁に特定の日付または時刻範囲でフィルタリングされる場合。テーブルが非常に大きい場合。ストレージコストを削減したい場合。日間のデータのみを使用し不要なデータの保存を避け、コストを最小限に抑えたいなど。回限りの配信セマンティクスを提供します。データを取り込むことができます。高いスループットで処理が可能です。日間の特定の時点におけるテーブルの状態を表示したり、復元したりできる機能です。テーブルやパーティションに対して行われた変更(挿入、更新、削除)は、一定期間保持され、まるで過去に戻ってデータを確認できるようなイメージです。日以内にテーブルで発生した破損イベントからアプリケーションが回復できるようにする必要があるとき。結合操作が減ることで、特に大規模なデータセットに対するクエリの処理速度が向上する。ジョブのパフォーマンスを時間の経過とともにモニタリングできます。クエリジョブの情報を調査し、パフォーマンスが影響を受けている場所を特定したいとき。つのエディションと、オンデマンド課金を提供しています。エディションを利用し、アドホック分析をするプロジェクトでは、オンデマンド課金を適用するといった使い方が可能です。ストレージエンジンです。データウェアハウスとデータレイクの利点を組み合わせ、多種多様なデータ形式やストレージシステムに対応しながら、データの分析や機械学習を効率的に行うことができます。フォーマットをサポートし、ベンダーロックインを回避できます。Gen2)など、様々なストレージシステムに接続できます。一元管理し、データの発見やアクセスを容易にします。データに対して直接クエリを実行できます。セキュリティ機能を活用し、データへのアクセスを制御できます。統合管理することで、データのサイロ化を解消できます。データに直接アクセスできるため、データ分析の効率化を図れます。さまざまなデータ形式やストレージシステムに対応できるため、柔軟なデータ管理が可能です。データを移動せずに分析できるため、データ転送料金を削減できます。構造化データ、半構造化データ、非構造化データなど、多様なデータを一元的に管理するデータレイクを構築できます。クエリを実行し、分析できます。データを使用して、機械学習モデルを構築・トレーニングできます。データセットを組織内外のユーザーと共有できます。提供するデータ共有プラットフォームです。組織内外の様々なソースからのデータを安全かつ効率的に共有し、分析に活用することができます。組織内外の様々なソースからのデータを、安全かつ効率的に共有できます。共有されたデータセットを簡単に発見し、アクセスできます。データセットの所有者とアクセス権限を管理できます。分析ツールと連携し、共有されたデータを分析できます。データの暗号化、アクセス制御、監査ログなど、セキュリティ機能が充実しています。部署間やチーム間でデータを共有し、分析の効率化を図れます。パートナー企業や顧客とデータを共有し、新たなビジネス価値を創出できます。提供するインテリジェントなデータファブリックです。複数のクラウドプロジェクトやリージョンにまたがるデータの管理、セキュリティ、ガバナンスを統合し、データのサイロ化を解消します。複数のデータレイクやデータウェアハウスを接続し、一元的に管理できます。データ資産のインベントリを作成し、データの検索、分類、管理を容易にします。データへのアクセス制御やマスキングなどのポリシーを設定し、セキュリティとコンプライアンスを強化できます。データの変換履歴を追跡し、データの信頼性を確保できます。さまざまなストレージサービスでそれぞれの所有者によってデータが管理されているためにデータの検出と管理が困難になっている。この状況を解消するために以下の点に留意しつつ、コストが最適化されたソリューションを見つけたい。提供するフルマネージドなデータ損失防止サービスです。構造化データ、非構造化データ、画像データなど、様々な種類のデータに含まれる機密情報を検出し、マスキングやトークナイゼーションなどの手法で保護します。種類以上の定義済みインスペクターを使用して、機密データを自動的に検出できます。正規表現、ディクショナリ、機械学習モデルなどを使用して、独自のインスペクターを作成できます。画像内のテキストを抽出し、機密情報を検出できます。機密情報を特定の文字や記号に置き換えます。機密情報をトークンと呼ばれる一意の識別子に置き換えます。数値データを範囲にグループ化します。日付データをランダムにシフトします。データセット内のデータ型、値の分布、機密情報の量などを分析できます。データセット内の機密情報の種類と量に基づいて、リスクレベルを評価できます。使用して検査ジョブを作成し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