A正解
Amazon Athena ― S3 のデータに標準 SQL で直接クエリを実行する
正解。Amazon Athena は S3 に保存されたデータに対し標準 SQL で直接クエリを実行できるサーバーレスサービスです。
AWS の分析・機械学習・開発者サービスとその役割の組み合わせとして正しいものを 2 つ選んでください。
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複数選択してください
正解A, C
解説
分析・ML・開発サービスと役割の正しい組み合わせを 2 つ選ぶ問題。
- 1「分析・機械学習・開発者サービスとその役割」Athena/Kinesis/SageMaker/Glue/QuickSight の役割を正しく対応づける
B不正解
Amazon SageMaker ― グラフやダッシュボードでデータを可視化する BI サービスである
グラフ・ダッシュボードでの可視化と共有は Amazon QuickSight（BI サービス） の役割です。
Amazon SageMaker は 機械学習モデルの構築・トレーニング・デプロイ を行う ML 基盤であり、組み合わせが誤っているため不正解です。
C正解
Amazon Kinesis ― リアルタイムのストリーミングデータを収集・処理する
正解。Amazon Kinesis は、リアルタイムなストリーミングデータを収集・処理するサービスです。
D不正解
AWS Glue ― 機械学習モデルをトレーニングしデプロイする基盤である
機械学習モデルの構築・学習・デプロイは Amazon SageMaker の役割です。
Glue は ETL（Extract / Transform / Load：データの抽出・変換・書き出し）のサービスであり、説明が誤りのため不正解です。
E不正解
Amazon Kinesis ― 保存済みデータを夜間にまとめて処理するバッチ分析基盤である
Amazon Kinesis は、発生し続けるデータを リアルタイムに取り込み・処理するストリーミング基盤 です。
『保存済みデータを夜間にまとめて処理』は バッチ処理 の説明であり、リアルタイム性が本質の Kinesis の特徴と逆のため不正解です。
ポイント
対応: Athena=S3 への SQL / Kinesis=ストリーミング / Glue=ETL / QuickSight=可視化(BI) / SageMaker=機械学習。分析パイプラインの各役割を区別する。