難易度は Level 1（やさしめ）〜Level 5（難関） の5段階です。
AWS DEA-C01のサンプル問題（本番形式・解説付き）
AWS DEA-C01（Amazon Web Services・AWS Certified Data Engineer – Associate（DEA-C01））の出題形式を、実際の問題で確かめられます。ここに掲載する5問は、無料の会員登録で解ける模試 第1回（65問）の冒頭から抜粋したオリジナル問題です。当サイトは全715問を本番CBT準拠の形式で収録しており、この5問はそのごく一部にあたります。
設問1
医療系企業の基盤チームが、UUID を主キーに持つ予約テーブルから、AWS Glue の job bookmarks で前回以降に追加・更新された行だけを読みたいと考えている。テーブルには更新日時の列がある。取りこぼしを出さずに増分だけを読むことが要件である。最も適した対処はどれか。
- 主キーの UUID を数値に変換した列を追加し、既定のブックマークキーのまま実行する
- ブックマークを Pause に設定し、状態を更新しないまま増分だけを読み続ける
- ジョブの Maximum concurrency を上げ、複数の実行で範囲を分担して読み取る
- 更新タイムスタンプ列などをブックマークキーとして、スクリプトで明示的に指定する（正解）
解説
JDBC ソースでは既定でプライマリキーがブックマークキーとして使われますが、これはキーが連続的に増加または減少していることが前提です。UUID のような順序を持たないキーでは前提が崩れるため、更新日時の列などをブックマークキーとしてスクリプトで明示的に指定すれば、取りこぼしなく増分を読めます。数値化した列を追加しても、既定のブックマークキーは主キーのままです。Pause は状態を更新しない設定で、キーの前提の問題を解決しません。Maximum concurrency を上げても増分の判定は変わりません。
設問2
製薬会社の BI チームと機械学習チームが、SQL のクエリ、データ処理、モデル開発のツールをばらばらに使っている。一つの場所から同じデータを使い、共同で作業できる環境にまとめることが要件である。最も適した対応はどれか。
- IAM の管理コンソールで権限だけを設計し直し、ツールはそのまま使い分ける
- Amazon Redshift のノードを増やし、各チームが別々のツールからつなぐ
- Amazon S3 の生ファイルを、各チームが自分のツールで直接編集する
- Amazon SageMaker Unified Studio にまとめ、同じデータを共同で扱う（正解）
解説
Amazon SageMaker Unified Studio は分析と AI の統合された体験を提供し、すべてのデータへの統一アクセスを持ちます。SQL 分析、データ処理、モデル開発、生成 AI のためのツールで共同作業と構築ができ、S3 Tables もここから扱えるため要件を満たします。権限だけを設計し直しても、ツールがばらばらのままでは一つの場所にまとまりません。Redshift のノードを増やしても、各チームが別々のツールを使う状態は変わりません。生ファイルを各自が直接編集する形は、共同作業の場をまとめることにならず、データの食い違いも招きます。
設問3
精密部品メーカーのセキュリティ担当が、データ基盤の role に AWS managed policies をそのまま付け続けている現状を見直したい。各 role に業務で必要な最小限の権限だけを与えることが要件である。とるべき対応はどれか。
- AWS managed policies の内容は確かめられないので、そのまま付け続ける
- AWS managed policies を role から外し、users に付け替えて使う
- AWS managed policies に条件とリソースを書き足して、そのまま使う
- role ごとに customer managed policies を作り、必要な権限だけに絞る（正解）
解説
AWS managed policies は多くの一般的なユースケースにすぐ使える一方、すべての利用者向けの汎用品なので、個別のユースケースに対して最小権限とは限りません。そのため、ユースケースに固有の customer managed policies を作って権限を絞ります。AWS managed policies は利用者のアカウントでも内容を参照できるので、確かめられないという前提は当たりません。role にも付けられるので、users に付け替える理由はなく、権限も絞れません。AWS managed policies は AWS が管理するもので、利用者が条件やリソースを書き足して変えることはできません。
設問4
データ品質の担当者が、AWS Glue DataBrew のデータ品質ルールの検証が失敗したときだけ通知したい。ほかのジョブの状態変化では通知せず、Amazon EventBridge のルールで拾うことが要件である。この要件を満たすイベントパターンはどれか。
- source が aws.glue、detail-type が Glue Job State Change、detail の state が FAILED
- source が aws.databrew、detail-type が Glue Job State Change、detail の state が TIMEOUT
- source が aws.databrew、detail-type が DataBrew Ruleset Validation Result、detail の validationState が FAILED（正解）
- source が aws.states、detail-type が Step Functions Execution Status Change、detail の status が FAILED
解説
DataBrew の検証失敗は、source が aws.databrew、detail-type が DataBrew Ruleset Validation Result、detail の validationState が FAILED のイベントパターンで拾えます。source が aws.glue で detail-type が Glue Job State Change のパターンは、AWS Glue のジョブの状態変化を拾うもので、DataBrew の検証とは別です。source の aws.databrew と detail-type の Glue Job State Change を混ぜた組み合わせは、そのようなイベントが無いため成立しません。source が aws.states のパターンは、Step Functions の実行状態の変化です。
設問5
総合商社の基盤チームが、オンプレミスの Oracle にある取引データを AWS Glue で日次に取り込んでいる。テーブルが大きくなり、毎回の全件読み込みがソースのデータベースに負荷をかけている。前日からの差分だけを取り込み、ソースへの負荷とジョブの時間を減らすことが要件である。最も適した方向はどれか。
- 毎回 full load で読み直し、取り込み後に重複行を削除する
- ODBC ドライバに切り替え、接続のたびに全件を取得する
- Glue の Maximum capacity を引き上げ、全件処理を短時間で終える
- job bookmarks を有効にするか、AWS DMS の CDC を使う（正解）
解説
差分だけを取り込む要件には、job bookmarks を有効にするか AWS DMS の CDC を使うのが適した方向です。ソースへの負荷とジョブの時間の両方を減らせます。毎回 full load で読み直してから重複行を削除する形は、ソースへの負荷とジョブ時間がそのままで、要件を満たしません。ODBC に切り替えても全件取得なら同じ問題が残ります。AWS Glue version 2.0 以降では Maximum capacity を指定できず、そもそも全件処理を速くするだけでは差分の取り込みになりません。
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