AWS CLF　問題681-684：データウェアハウス

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AWS CLF　問題681-684：データウェアハウス

問題681：以下のシナリオにおいて、最適なデータウェアハウスの選択肢を選んでください。
シナリオ：ビッグデータ分析プロジェクトに取り組んでいます。データ量は膨大であり、リアルタイム性よりも大量のデータを高速に処理することが重要です。

A) Amazon Redshift
B) Amazon RDS
C) Amazon DynamoDB
D) Amazon S3

解答解説：
解答：A) Amazon Redshift

解説：
Amazon Redshiftは大量のデータを高速に処理するためのデータウェアハウスサービスです。リアルタイム性よりもデータの集計や分析が重要な場合に適しています。Amazon RDSはリレーショナルデータベースサービスであり、データウェアハウスとしてのスケーラビリティやパフォーマンスには制限があります。Amazon DynamoDBはNoSQLデータベースであり、データウェアハウスとしての機能やパフォーマンスは限定的です。Amazon S3はオブジェクトストレージサービスであり、データの保存やバッチ処理に適していますが、高速な分析処理には制約があります。

問題682：以下のシナリオにおいて、最適なデータウェアハウスの選択肢を選んでください。
シナリオ：リアルタイムのデータ分析が必要なウェブアプリケーションを開発しています。ユーザーのアクションやイベントログなどのデータを即座に分析し、結果を返す必要があります。

A) Amazon Redshift
B) Amazon RDS
C) Amazon DynamoDB
D) Amazon Kinesis

解答解説：
解答：D) Amazon Kinesis

解説：
Amazon Kinesisはストリーミングデータをリアルタイムに受け取り、処理および分析するためのサービスです。ウェブアプリケーションのリアルタイムデータ分析に適しています。Amazon Redshiftはバッチ処理や大規模なデータ分析に向いていますが、リアルタイム性が求められる場合には適していません。Amazon RDSはリレーショナルデータベースサービスであり、データウェアハウスとしてのスケーラビリティやパフォーマンスには制限があります。Amazon DynamoDBはNoSQLデータベースであり、リアルタイムデータ分析には制約があります。

問題683：以下のシナリオにおいて、最適なデータウェアハウスの選択肢を選んでください。
シナリオ：複数の異なるデータソースからのデータを一元的に統合し、高速なクエリ処理を実行する必要があります。データの更新頻度は低く、一度に大量のデータを処理することがあります。

A) Amazon Redshift
B) Amazon RDS
C) Amazon DynamoDB
D) Amazon Athena

解答解説：
解答：A) Amazon Redshift

解説：
Amazon Redshiftは異なるデータソースからのデータ統合や高速なクエリ処理に適したデータウェアハウスサービスです。データの更新頻度が低く、バッチ処理による大量のデータ処理がある場合に効果的です。Amazon RDSはリレーショナルデータベースサービスであり、データウェアハウスとしてのスケーラビリティやパフォーマンスには制限があります。Amazon DynamoDBはNoSQLデータベースであり、大量のデータを効率的にクエリするための機能が限られています。Amazon Athenaはサーバーレスのインタラクティブなクエリサービスであり、データウェアハウスとしての機能は限定的です。

問題684：以下のシナリオにおいて、最適なデータウェアハウスの選択肢を選んでください。
シナリオ：高度な分析や機械学習アルゴリズムの実行による予測分析を行いたいです。データの大部分は構造化されており、リアルタイム性よりも高度な分析に重点を置きたいです。

A) Amazon Redshift
B) Amazon RDS
C) Amazon DynamoDB
D) Amazon EMR

解答解説：
解答：D) Amazon EMR

解説：
Amazon EMRはビッグデータ処理に特化したサービスであり、分散データ処理フレームワークであるApache HadoopやApache Sparkを利用できます。高度な分析や機械学習アルゴリズムの実行に適しています。Amazon Redshiftはデータウェアハウスとしての高速なクエリ処理に適していますが、予測分析に特化した機能は限定的です。Amazon RDSはリレーショナルデータベースサービスであり、データウェアハウスとしてのスケーラビリティやパフォーマンスには制限があります。Amazon DynamoDBはNoSQLデータベースであり、高度な分析や機械学習には制約があります。

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