MLA-C02：AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate ML・AI ソリューションの運用・監視・セキュリティ 問12
ML・AI ソリューションの運用・監視・セキュリティ／ML・AI ワークロードとエンドポイントの保護学習データや推論のトラフィックを、インターネットを経由させず、VPC 内に閉じて保護したい。最も適した構成はどれか。
当サイトのオリジナル問題（MLA-C02：AWS Certified Machine Learning Engineer - Associateの出題範囲「ML・AI ソリューションの運用・監視・セキュリティ」に対応。実際の試験問題ではありません）
- Aすべての通信をパブリックインターネット経由にする
- Bセキュリティグループを全開放する
- Cエンドポイントにパブリック IP を付けて直接公開する
- DSageMaker の学習/推論を VPC 内で実行し、S3 等へは VPC エンドポイント経由でプライベートに接続する
正解：D
解説
SageMaker の学習ジョブや推論エンドポイントを VPC 内で実行し、S3 や他サービスへは VPC エンドポイント（PrivateLink）経由でプライベートに接続すると、トラフィックをインターネットに出さず VPC 内に閉じて保護できます。パブリック経由・セキュリティグループ全開放・パブリック公開は、保護の要件に反します。
下線の用語は 用語集 で意味を確認できます。
選択肢ごとの解説
- A誤り。パブリックインターネット経由は、VPC内に閉じる要件に反します。
- B誤り。セキュリティグループの全開放は重大なリスクです。
- C誤り。パブリック公開は保護の要件に反します。
- D正しい。VPC内実行＋VPCエンドポイントでトラフィックをVPCに閉じます。