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CLF-C02 · LESSON 3

クラウドテクノロジーとサービス34% · 8項目

AWS でのデプロイと運用の方法、グローバルインフラストラクチャ、コンピューティング・データベース・ネットワーク・ストレージ・AI/ML と分析・その他のサービスを学びます。

3.1AWS でのデプロイと運用の方法を理解する

3.1 Define methods of deploying and operating in the AWS Cloud.

概念

AWS へのアクセス方法には、マネジメントコンソール（画面）、AWS CLI（コマンド）、SDK（プログラム）があります。インフラをコードで定義する IaC には AWS CloudFormation、接続の形にはインターネット経由の VPN（AWS Site-to-Site VPN）と専用線の AWS Direct Connect があります。デプロイのモデルは、クラウド・ハイブリッド・オンプレミス（AWS Outposts など）です。

仕組み・手順

  1. 単発の操作はコンソール、繰り返す作業は CLI や SDK で自動化する
  2. 環境の構築は CloudFormation のテンプレートで再現可能にする
  3. オンプレミスとの接続は、すぐ使える VPN か、安定した専用線の Direct Connect を選ぶ
  4. オンプレミスに AWS の基盤が必要なら Outposts を検討する

業務での例

検証・本番の環境を CloudFormation の同じテンプレートから作り、本社のデータセンターとは Direct Connect で接続する。

紛らわしい点・試験の注意

ミニクイズ

Q1. 同じ手順の作業を各部門の AWS アカウントで毎月繰り返している。誤りを減らすために次に行うべきことはどれか。

  1. 作業の結果を Config で記録し、誤りを後から見つける
  2. 作業を担当する人を 1 人に固定し、慣れで誤りを減らす
  3. 手順書を詳しくし、2 人で確認しながらコンソールで操作する
  4. 作業をスクリプトや CloudFormation にして繰り返し実行する
答えと解説を見る

正解：D　作業をスクリプトや CloudFormation にして繰り返し実行する

繰り返し行う作業はスクリプトや IaC にして、毎回同じ結果になるようにする。手作業のままでは誤りを防げない。 【他の選択肢】2 人の確認でも手作業の誤りは残る。Config での記録は事後の発見。担当の固定は属人化を招く。

Q2. 自社のデータセンター内で AWS と同じインフラやサービスを使いたい（データを社外に出せない処理があるため）。最も適したサービスはどれか。

  1. AWS Direct Connect
  2. AWS Local Zones
  3. AWS Outposts
  4. Amazon CloudFront
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正解：C　AWS Outposts

AWS Outposts は AWS のインフラとサービスを利用者のオンプレミス施設に設置するサービス。Direct Connect は専用線接続、CloudFront はコンテンツ配信。

参考リンク

3.2AWS のグローバルインフラストラクチャを理解する

3.2 Define the AWS global infrastructure.

概念

リージョンは地理的に離れた拠点で、複数のアベイラビリティーゾーン（AZ：独立した電源・ネットワークを持つ 1 つ以上のデータセンター）で構成されます。エッジロケーションは Amazon CloudFront などがコンテンツを利用者の近くで配信する拠点です。ほかに Local Zones・Wavelength Zones があります。

仕組み・手順

  1. データの所在の規制・利用者との距離・料金・使いたいサービスの有無からリージョンを選ぶ
  2. 高可用性には複数の AZ にリソースを分散する
  3. 災害対策には複数のリージョンを使う
  4. 世界の利用者への配信は CloudFront のエッジロケーションを使う

業務での例

国内の顧客データは東京リージョンに保存し、Web サーバーを 2 つの AZ に分散、災害対策のバックアップは大阪リージョンに置く。

紛らわしい点・試験の注意

ミニクイズ

Q1. 複数のリージョンを使う理由として最も適切なものはどれか。

  1. 1つのリージョン内では複数の AZ を使えないため
  2. 大規模な災害に備えた事業継続や、遠隔地の利用者への低遅延の提供
  3. リージョンを分けて使わないと、IAM ユーザーやロールを作成できない仕様のため
  4. リージョンを増やすと、すべての料金が無料になるため
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正解：B　大規模な災害に備えた事業継続や、遠隔地の利用者への低遅延の提供

複数リージョンは、災害対策・事業継続、遠隔地の利用者への低遅延、データ所在地の要件などのために使う。1つのリージョン内でも複数 AZ は使える。

Q2. アベイラビリティーゾーン（AZ）に関する説明として誤っているものはどれか。

  1. 同じリージョン内の AZ 同士は、低遅延のネットワークで接続されている
  2. 複数の AZ を使うことで、高可用性の構成にできる
  3. AZ は互いに単一障害点を共有しないように設計されている
  4. 同じリージョンの AZ は、すべて同じ建物の中に置かれている
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正解：D　同じリージョンの AZ は、すべて同じ建物の中に置かれている

AZ は物理的に離れた場所にあり、同じ建物ではない。互いに独立し、低遅延で接続されている。

参考リンク

3.3AWS のコンピューティングサービスを理解する

3.3 Identify AWS compute services.

概念

Amazon EC2 は仮想サーバー（インスタンスタイプ：汎用・コンピューティング最適化・メモリ最適化・ストレージ最適化・高速コンピューティング）、AWS Lambda はサーバーレスでコードを実行、コンテナは Amazon ECS・Amazon EKS（Kubernetes）と、サーバー管理不要の AWS Fargate、簡単な Web アプリは AWS Elastic Beanstalk や Amazon Lightsail を使います。台数の自動調整は EC2 Auto Scaling、負荷分散は Elastic Load Balancing です。

仕組み・手順

  1. OS まで管理したいなら EC2、短時間のイベント処理なら Lambda を選ぶ
  2. コンテナで動かすなら ECS か EKS、サーバー管理をなくすなら Fargate
  3. 負荷に合わせて Auto Scaling で台数を増減する
  4. ELB で複数のインスタンスに通信を分散する

業務での例

画像がアップロードされたら Lambda でサムネイルを作り、Web アプリは ELB の後ろの Auto Scaling グループの EC2 で動かす。

紛らわしい点・試験の注意

ミニクイズ

Q1. Amazon EC2 Auto Scaling の役割として最も適切なものはどれか。

  1. 複数のインスタンスに通信を振り分ける
  2. インスタンスのデータを別リージョンに自動で複製する
  3. 需要に応じてインスタンスの台数を自動的に増減する
  4. インスタンスの OS に自動でパッチを適用する
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正解：C　需要に応じてインスタンスの台数を自動的に増減する

Auto Scaling は需要に合わせて台数を自動で増減し、弾力性を実現する。通信の振り分けは Elastic Load Balancing の役割。

Q2. Web サーバーを複数台にした。受信した通信を正常なサーバーにだけ振り分けたい。最も適したサービスはどれか。

  1. Elastic Load Balancing
  2. Amazon Route 53
  3. Amazon EC2 Auto Scaling
  4. AWS Global Accelerator
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正解：A　Elastic Load Balancing

ELB は受信した通信を複数のターゲットに分散し、ヘルスチェックで異常なターゲットを除外する。台数調整は Auto Scaling、名前解決は Route 53。 【他の選択肢】Auto Scaling は台数の調整。Route 53 は DNS で、ヘルスチェックはあるが接続ごとの分散ではない。Global Accelerator はグローバルな経路の最適化で、リージョン内の分散には ELB を使う。

参考リンク

3.4AWS のデータベースサービスを理解する

3.4 Identify AWS database services.

概念

リレーショナルは Amazon RDS（MySQL・PostgreSQL など、マネージド）と Amazon Aurora（高性能な AWS 独自のエンジン）、NoSQL のキーバリューは Amazon DynamoDB（サーバーレス・ミリ秒の応答）、インメモリのキャッシュは Amazon ElastiCache、データウェアハウスは Amazon Redshift、グラフは Neptune、ドキュメントは DocumentDB です。DB の移行は AWS DMS を使います。

仕組み・手順

  1. データの形（表・キーバリュー・ドキュメント・グラフ）と、処理の種類（取引・分析）を確認する
  2. 取引の処理のリレーショナルは RDS か Aurora を選ぶ
  3. 大量のアクセスを低遅延で処理するキーバリューは DynamoDB を選ぶ
  4. 分析は Redshift、読み取りの高速化は ElastiCache を使う

業務での例

オンプレミスの Oracle を DMS で Aurora PostgreSQL に移し、セッション情報は ElastiCache、売上の分析は Redshift で行う。

紛らわしい点・試験の注意

ミニクイズ

Q1. リレーショナルデータベースの候補として Aurora を比較している。Amazon Aurora の特徴として正しいものはどれか。

  1. MySQL・PostgreSQL と互換で、複数の AZ にデータを複製する
  2. PostgreSQL と互換で、オンプレミスにも設置できる装置
  3. SQL で問い合わせできる、キーバリュー型のサーバーレス DB
  4. MySQL と互換で、1 つの AZ のストレージに保存する
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正解：A　MySQL・PostgreSQL と互換で、複数の AZ にデータを複製する

Aurora は MySQL・PostgreSQL 互換のリレーショナルデータベースで、RDS の一部として提供される。データを複数の AZ に複製して耐久性を高めている。 【他の選択肢】Aurora はデータを複数の AZ に複製する。オンプレミスの装置ではない。キーバリュー型は DynamoDB。

Q2. 社内の人・部署・取引先の複雑な関係を、関係性をたどる形で高速に検索したい。最も適したデータベースはどれか。

  1. Amazon RDS for MySQL
  2. Amazon DocumentDB
  3. Amazon Neptune
  4. Amazon ElastiCache
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正解：C　Amazon Neptune

Neptune はグラフデータベースで、エンティティ間の関係をたどる検索に向く。DocumentDB は JSON ドキュメント、ElastiCache はキャッシュ。

参考リンク

3.5AWS のネットワークサービスを理解する

3.5 Identify AWS network services.

概念

Amazon VPC は AWS の中の論理的に分離されたネットワークで、サブネット（パブリック・プライベート）、ルートテーブル、インターネットゲートウェイ、NAT ゲートウェイで構成します。Amazon Route 53 は DNS、Amazon CloudFront はコンテンツ配信（CDN）、AWS Global Accelerator は AWS のネットワーク経由で通信を高速化します。

仕組み・手順

  1. VPC を作り、公開する Web サーバーはパブリックサブネット、DB はプライベートサブネットに置く
  2. パブリックサブネットはインターネットゲートウェイへのルートを持つ
  3. プライベートサブネットからの外部への通信は NAT ゲートウェイを使う
  4. ドメイン名は Route 53、静的コンテンツの配信は CloudFront を使う

業務での例

会社の Web サイトの画像を S3 に置いて CloudFront で配信し、Route 53 でドメインを管理、DB はプライベートサブネットで外部から直接アクセスできないようにする。

紛らわしい点・試験の注意

ミニクイズ

Q1. 自社専用の IP アドレスの範囲・サブネット・ルートテーブルを定義し、AWS 上に論理的に分離されたネットワークを作りたい。使うサービスはどれか。

  1. AWS Transit Gateway
  2. AWS Direct Connect
  3. Amazon Route 53
  4. Amazon VPC
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正解：D　Amazon VPC

VPC は AWS 上に作る論理的に分離された仮想ネットワークで、IP アドレス範囲やサブネット、ルートテーブルなどを利用者が定義する。 【他の選択肢】Direct Connect はオンプレミスとの専用線。Transit Gateway は複数の VPC やネットワークをつなぐハブ。Route 53 は DNS。

Q2. 世界中の利用者からのアクセスを、AWS のグローバルネットワーク経由で最適なリージョンのアプリケーションへ届け、性能と可用性を高めたい。最も適したサービスはどれか。

  1. AWS Direct Connect
  2. AWS Global Accelerator
  3. Amazon VPC のピアリング
  4. AWS Site-to-Site VPN
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正解：B　AWS Global Accelerator

Global Accelerator は固定の IP アドレスを提供し、AWS のグローバルネットワークを使って最適なエンドポイントへ通信を届ける。

参考リンク

3.6AWS のストレージサービスを理解する

3.6 Identify AWS storage services.

概念

Amazon S3 はオブジェクトストレージで、アクセス頻度に応じたストレージクラス（Standard・Intelligent-Tiering・Standard-IA・One Zone-IA・Glacier 系）があります。Amazon EBS は EC2 のブロックストレージ（1 つの AZ）、Amazon EFS は複数の EC2 で共有する Linux 向けのファイルストレージ、FSx は Windows ファイルサーバーなど、AWS Storage Gateway はオンプレミスとクラウドのストレージをつなぎ、AWS Backup はバックアップを一元管理します。

仕組み・手順

  1. データの種類（オブジェクト・ブロック・ファイル）を確認する
  2. アクセス頻度に合わせて S3 のストレージクラスを選び、ライフサイクルルールで自動移行する
  3. EC2 の OS・DB のディスクは EBS、複数サーバーでの共有は EFS
  4. バックアップは AWS Backup でまとめて管理する

業務での例

ログを S3 Standard に保存し、30 日後に Standard-IA、1 年後に Glacier Deep Archive へライフサイクルルールで自動的に移す。

紛らわしい点・試験の注意

ミニクイズ

Q1. Web アプリケーションのコードをアップロードするだけで、実行環境の構築や負荷分散・台数調整を自動で行いたい。最も適したサービスはどれか。

  1. AWS Direct Connect
  2. AWS CloudFormation StackSets
  3. Amazon EBS
  4. AWS Elastic Beanstalk
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正解：D　AWS Elastic Beanstalk

Elastic Beanstalk は、コードをアップロードすると、キャパシティのプロビジョニング・負荷分散・Auto Scaling などを自動で行う。

Q2. S3 のライフサイクルポリシーの用途として最も適切なものはどれか。

  1. バケット内のオブジェクトの保存料金を、作成から一定期間後に別のアカウントへ自動で付け替える
  2. 作成から一定期間が過ぎたオブジェクトを、安いストレージクラスへ移したり削除したりする
  3. オブジェクトをアップロードするたびに、ウイルススキャンを自動で行う
  4. バケットへのアクセスを、特定の IP アドレスからだけに制限する
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正解：B　作成から一定期間が過ぎたオブジェクトを、安いストレージクラスへ移したり削除したりする

ライフサイクルポリシーで、経過日数に応じてストレージクラスの移行や削除を自動化し、保存費用を最適化できる。

参考リンク

3.7AWS の AI/ML サービスと分析サービスを理解する

3.7 Identify AWS artificial intelligence and machine learning (AI/ML) services and analytics services.

概念

AI のサービス：Amazon Rekognition（画像・動画の分析）、Amazon Textract（文書からの文字・表の抽出）、Amazon Comprehend（自然言語の分析）、Amazon Transcribe（音声の文字起こし）、Amazon Polly（音声の合成）、Amazon Translate（翻訳）、Amazon Lex（チャットボット）、生成 AI は Amazon Bedrock と Amazon Q、機械学習の開発は Amazon SageMaker AI。分析のサービス：Amazon Athena（S3 を SQL で検索）、AWS Glue（ETL）、Amazon QuickSight（BI）、Amazon Kinesis（ストリーミング）、Amazon EMR（ビッグデータ）、Amazon OpenSearch Service（検索）。

仕組み・手順

  1. 課題をタスク（画像・文書・言語・音声・生成）に分ける
  2. 既製の AI サービスで足りるか確認し、足りなければ SageMaker AI で独自のモデルを作る
  3. データの分析は、Glue で整え、Athena で検索し、QuickSight で可視化する
  4. リアルタイムのデータは Kinesis で取り込む

業務での例

コールセンターの録音を Transcribe で文字にし、Comprehend で感情を分析して、結果を QuickSight のダッシュボードで可視化する。

紛らわしい点・試験の注意

ミニクイズ

Q1. 機械学習の専門家がいない会社が、AI を業務に早く取り入れたい。最も現実的な選択はどれか。

  1. Amazon Bedrock でモデルのファインチューニングから始める
  2. SageMaker AI でモデルを一から学習させる
  3. Textract や Comprehend などの学習済みの AI サービスを API で使う
  4. EC2 の GPU インスタンスで、オープンソースのモデルを自分で動かす
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正解：C　Textract や Comprehend などの学習済みの AI サービスを API で使う

学習済みの AI サービスは、機械学習の専門知識がなくても API で利用できる。独自のモデルが必要になれば SageMaker AI を検討する。 【他の選択肢】一からの学習や GPU の運用には専門の知識が要る。ファインチューニングもデータの準備と評価が必要で、最初の一歩として重い。

Q2. AI サービスと、そのサービスでできることの組み合わせとして誤っているものはどれか。

  1. Amazon Textract：文書から文字や表を抽出する
  2. Amazon Rekognition：画像や動画を分析する
  3. Amazon Translate：文章を別の言語に翻訳する
  4. Amazon Polly：音声を文字に変換する
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正解：D　Amazon Polly：音声を文字に変換する

Polly はテキストを音声に変換するサービス。音声を文字に変換するのは Transcribe。

参考リンク

3.8その他の対象範囲の AWS サービスを理解する

3.8 Identify services from other in-scope AWS service categories.

概念

アプリの統合では Amazon SQS（キュー）、Amazon SNS（通知・プッシュ）、Amazon EventBridge（イベントのルーティング）、AWS Step Functions（ワークフロー）。管理とガバナンスでは Amazon CloudWatch（監視）、AWS Systems Manager（運用の管理）、AWS Trusted Advisor（ベストプラクティスの推奨）。ほかに Amazon Connect（コンタクトセンター）、Amazon WorkSpaces（仮想デスクトップ）、AWS IoT Core、Amplify（フロントエンドの開発）なども範囲です。

仕組み・手順

  1. システム間を疎結合にするには SQS（キュー）や SNS（通知）を使う
  2. 複数の処理を順番に組み合わせるには Step Functions を使う
  3. リソースの監視とアラームは CloudWatch で設定する
  4. Trusted Advisor でコスト・セキュリティ・性能の改善点を確認する

業務での例

注文の受付と在庫の処理を SQS でつなぎ、在庫の処理が遅れても注文の受付が止まらないようにし、異常は CloudWatch のアラームから SNS でメール通知する。

紛らわしい点・試験の注意

ミニクイズ

Q1. 試験ガイドで「顧客支援（Customer enablement）」のカテゴリに含まれるサービスの例として最も適切なものはどれか。

  1. Amazon EBS
  2. AWS Support
  3. Amazon SQS
  4. AWS IoT Core
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正解：B　AWS Support

試験ガイドでは、顧客支援のサービスの例として AWS Support を挙げ、ビジネスに合ったサポートの選択を問う。

Q2. メッセージング・通知のサービスと用途の組み合わせとして、誤っているものを選べ。

  1. Amazon SQS：複数の購読者にメールや SMS を一斉に送る
  2. Amazon EventBridge：イベントをルールに従って振り分ける
  3. Amazon SES：アプリケーションからメールを送信する
  4. Amazon SNS：パブリッシュ/サブスクライブ型で通知する
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正解：A　Amazon SQS：複数の購読者にメールや SMS を一斉に送る

SQS はメッセージキュー。複数の購読者に一斉に通知するのは SNS。

参考リンク

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