1.4基礎
Pythonのデータ変換関数を変更する。
本番データ全量を使わず、代表的な正常・異常・境界データで自動テストする。
最も適切な方法はどれか。
× 不正解
fixtureを使った単体テストをCodeBuildで実行し、正常・異常・境界ケースをデプロイ前に検証する。
詳細解説
誤り本番バケットを直接変更して目視確認する
データ破壊・機密情報露出・再現不能のリスクがある。
正しいpytestなどで固定fixtureを使う単体テストをCodeBuildで実行する
小さな入力で変換結果と異常処理を再現し、デプロイ前に自動検証できる。
誤りIAMポリシーを変更してテストを通す
権限を広げるだけで、変換結果の品質を検証しない。
誤りCloudWatchの料金アラームをテストケースにする
料金メトリクスは変換ロジックの正しさを検証しない。
公式資料で確認する
以下の項目を公式資料の記述と照合して確認します。
AWS CodeBuild、CodePipeline、Python pytestの公式説明を確認する。
確認できる内容
本番目視確認と再現可能な自動テストの違いを説明できる。
理解のポイント
- CodeBuild
- pytest
- fixture
- 単体テスト
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・Task 1.4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
テストデータ
代表性・匿名化・境界値・異常値を含む小さなfixtureを管理する。
品質ゲート
テスト失敗時にパイプラインを停止し、成果物の版と結果を保存する。
問題IDAWS-DEA-095
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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