SAA-C03：AWS Certified Solutions Architect - Associate 高性能なアーキテクチャの設計 問9
高性能なアーキテクチャの設計／高性能で弾力的なコンピューティングソリューションの設計ペタバイト級のデータを Apache Spark や Hadoop で分散処理したいと考えています。スケーラブルなマネージドクラスターとして最も適切なのはどれですか。
当サイトのオリジナル問題（SAA-C03：AWS Certified Solutions Architect - Associateの出題範囲「高性能なアーキテクチャの設計」に対応。実際の試験問題ではありません）
- A1 台の大型 EC2 で逐次的に処理する
- BRDS 上のストアドプロシージャで処理する
- CAmazon EMR のマネージドクラスターで、Spark/Hadoop による大規模分散処理を行う
- DDynamoDB のフルスキャンだけで集計する
正解：C
解説
Amazon EMR は、Apache Spark や Hadoop、Hive、Presto などのビッグデータフレームワークを実行するマネージドクラスターサービスです。ペタバイト級のデータの大規模分散処理をスケーラブルに実行でき、クラスターの構築・運用の負担を軽減できます。
選択肢ごとの解説
- A誤り。1 台の大型 EC2 での逐次処理は、ペタバイト級データの分散処理にはスケールしません。
- B誤り。RDS 上のストアドプロシージャは大規模分散処理のための仕組みではありません。
- C正しい。EMR のマネージドクラスターは Spark/Hadoop による大規模分散処理に適しています。
- D誤り。DynamoDB のフルスキャンは大規模分析処理に向かず、コストと性能の両面で不適切です。