複数のシステムから集めた大量のデータに対して、複雑な集計や分析クエリを高速に実行する「データウェアハウス」が必要です。最も適したサービスはどれですか。

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正解C

解説

問題の概要

大量データの分析向けデータウェアハウスを選ぶ問題。

満たすべき条件
  • 1「大量のデータ」ペタバイト級の分析対象
  • 2「複雑な集計や分析クエリ」OLAP 分析＝Redshift
  • 3「データウェアハウス」Redshift の位置づけ
選択肢ごとの解説
A不正解

Amazon DynamoDB

DynamoDB は低レイテンシのキーバリュー NoSQLで、単純な読み書きに強いデータベースです。

大量データへの複雑な集計・分析を行うデータウェアハウスの用途には適さないため不正解です。

B不正解

Amazon Athena

Amazon Athena は、S3 上のデータに直接 SQL クエリを実行できるサーバーレスの分析サービス です。

アドホックな分析には便利ですが、大量データを取り込んで複雑な集計を継続的に高速実行する専用基盤（データウェアハウス） としては、列指向ストレージを持つ Redshift が適するため不正解です。

C正解

Amazon Redshift

正解。Amazon Redshift は、ペタバイト級の大量データに対して複雑な集計・分析クエリを高速に実行できるマネージドなデータウェアハウス（OLAP）です。列指向ストレージと並列処理により、BI やレポーティングのための分析を効率化します。

D不正解

Amazon RDS

Amazon RDS は、日々の登録・更新などの トランザクション処理（OLTP）向けのリレーショナルデータベース です。

行指向の設計のため、大量データへの複雑な集計・分析クエリ（OLAP） では列指向の Redshift に性能面で及ばず、データウェアハウス用途には不向きのため不正解です。

ポイント

『データウェアハウス』『大量データの集計・分析(OLAP)』は Amazon Redshift。日常のトランザクション(OLTP)は RDS、低レイテンシの NoSQL は DynamoDB、S3 へのアドホック SQL は Athena と使い分ける。

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