1.1標準
大量の小さなセンサーイベントをKinesis Data Streamsへ送る。
API呼び出し数とレコード単位のオーバーヘッドを抑えつつ、コンシューマーで元のユーザーレコードを取り出す。
最も適切な機能はどれか。
× 不正解
KPLのレコード集約は、小さなユーザーレコードをまとめてKinesisへ送ることで送信効率を高める。コンシューマー側は集約解除に対応する必要がある。
詳細解説
正しいKinesis Producer Libraryのレコード集約
複数のユーザーレコードを1つのKinesisレコードへまとめ、送信効率を高められる。
複数のユーザーレコードを1つのKinesisレコードへまとめ、送信効率を高められる。
誤りS3 Glacier Deep Archiveへの直接保存
長期アーカイブには向くが、Kinesisへの低遅延取り込みと送信効率の改善にはならない。
長期アーカイブには向くが、Kinesisへの低遅延取り込みと送信効率の改善にはならない。
誤りすべてのイベントを1つの巨大JSONへ連結する
レコード境界や再試行単位が曖昧になり、サイズ上限にも達しやすい。
レコード境界や再試行単位が曖昧になり、サイズ上限にも達しやすい。
誤りCloudWatch Logsの保持期間を増やす
監視ログの保持はKinesisへの送信回数やレコード集約を変更しない。
監視ログの保持はKinesisへの送信回数やレコード集約を変更しない。
実際に確かめる
一時的な検証環境で実行できる例です。
Kinesis Producer Libraryのレコード集約、ユーザーレコード、集約解除の公式説明を確認する。期待される結果
ストリームの保持設定と、送信側のレコード集約を区別できる。理解のポイント
- KPL
- レコード集約
- ユーザーレコード
- API効率
確認時の注意
- 確認環境: AWS公式DEA-C01試験ガイドと各サービスの公式ドキュメントの確認
- AWS公式DEA-C01 Domain 1と各サービスの公式ドキュメントを確認する。
基礎のおさらい
レコード単位
Kinesisの容量計画ではKinesisレコードと集約されたユーザーレコードの単位を区別する。
集約解除
集約を使うとコンシューマーが元のユーザーレコードを正しく取り出せるか確認する。
問題IDAWS-DEA-021
確認環境AWS公式DEA-C01試験ガイドと各サービスの公式ドキュメントの確認
最終技術確認2026-08-20
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