AWS CLF 問題601-604：データレイク
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AWS CLF 問題601-604：データレイク
問題601：データレイクは、以下のうちどれと連携して大規模なデータの格納と分析を可能にするデータアーキテクチャですか？
A) ブロックチェーン
B) クラウドコンピューティング
C) データウェアハウス
D) 人工知能（AI）
解答解説：
解答：C) データウェアハウス
解説：
データレイクは、大規模なデータの格納と分析を可能にするデータアーキテクチャの一つです。データレイクは、異なるソースからの様々な種類のデータ（構造化データ、非構造化データ、ログデータなど）を集約して保存することができます。
データレイクは、主にクラウドコンピューティングと連携して利用されますが、データレイク自体はクラウドコンピューティングではありません。クラウドコンピューティングはデータレイクを構築し、運用するための柔軟性やスケーラビリティを提供する役割を果たします。
また、ブロックチェーンや人工知能（AI）とは直接的な連携はありません。ブロックチェーンは分散型の台帳技術であり、人工知能はデータ解析や学習に用いられる技術ですが、これらとデータレイクが直接連携することは一般的ではありません。
データウェアハウスはデータレイクと連携して使用されることがあります。データウェアハウスはデータの収集、統合、整形、ストレージなどを行うデータの集約ストアです。データレイクには多様なデータを格納しておき、データウェアハウスにはより整形されたデータをロードすることで、効率的なデータ分析やビジネスインテリジェンス（BI）を実現します。データレイクとデータウェアハウスの組み合わせにより、大規模かつ多様なデータを分析するための柔軟性と効率性を高めることができます。
問題602：データレイクは、どのようなデータ形式をサポートしていますか？
A) テキスト形式のみ
B) 関係データベース形式のみ
C) 構造化および非構造化データ形式
D) バイナリ形式のみ
解答解説：
解答：C) 構造化および非構造化データ形式
解説：
データレイクは、さまざまなデータ形式をサポートしています。これには、構造化データ（例: CSV、JSON）や非構造化データ（例: ログファイル、画像、音声）などが含まれます。データレイクは、多様なデータ形式を格納し、分析のために柔軟に活用することができます。
問題603：データレイクは、以下のうちどのAWSサービスを使用してデータのパイプライン処理をサポートしていますか？
A) Amazon Redshift
B) Amazon Kinesis
C) AWS Glue
D) Amazon ECS
解答解説：
解答：B) Amazon Kinesis
解説：
データレイクは、データのパイプライン処理にAmazon Kinesisを利用することができます。Amazon Kinesisは、リアルタイムデータストリーミングおよび処理サービスであり、データレイクにストリーミングデータをインジェストしたり、データ処理のために他のサービスにデータを配信するために使用されます。
問題604：データレイクの利点は以下のうちどれですか？
A) データの安全性を向上させる。
B) データのスケーラビリティを向上させる。
C) データの可視性とアクセス性を向上させる。
D) すべての選択肢が正解である。
解答解説：
解答：D) すべての選択肢が正解である。
解説：
データレイクの利点は、データの安全性の向上、スケーラビリティの向上、データの可視性とアクセス性の向上など複数あります。データレイクは、柔軟なデータストレージとデータ分析の基盤を提供し、企業が大規模なデータセットを効果的に管理、分析、活用することを可能にします。
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