#Kinesis Data Firehose
3 件の記事
2026-08-09 ・ SAA（Solutions Architect Associate）攻略
Amazon OpenSearch Service 設計パターン5選｜SAA-C03 頻出のログ分析・全文検索・リアルタイム分析アーキテクチャ完全攻略
AWS SAA-C03 で頻出の Amazon OpenSearch Service を完全整理。ログ分析パイプライン（CloudWatch Logs → Firehose → OpenSearch）・全文検索・セキュリティインシデント分析・OpenSearch Serverless の設計パターンを体系化。UltraWarm・Cold Storage によるコスト最適化、Athena/Redshift との使い分け表まで、試験シナリオを解法パターンで一気に整理する。
2026-07-23 ・ SAA（Solutions Architect Associate）攻略
SAA Kinesis 設計パターン（KDS/KDF/KDA）｜ストリーミングデータ処理の選択基準を体系化
AWS SAA-C03 で Kinesis は「データ処理の設計パターン」として毎回出題される。KDS（リアルタイム複数処理）・KDF（S3/Redshift への自動配信）・KDA（SQL/Flink 分析）の3サービスを「リアルタイム性・配信先・処理複雑度」の3軸で整理し、KDS のみ・KDF のみ・KDS+KDF・KDS+KDA+KDF の4設計パターンを要件キーワードから即断できる粒度まで分解する。結論は「秒単位かつ複数処理→KDS、配信だけ→KDF、分析も必要→KDA を追加」。
2026-07-20 ・ SAA（Solutions Architect Associate）攻略
SAA データレイク設計の頻出パターン｜貯める・取り込む・カタログ・クエリ・統制を要件で即断する
AWS SAA-C03 で問われるデータレイク設計は「S3 に貯めれば完成」ではない。ストレージ（S3 ゾーン設計）・取り込み（Firehose/DataSync/Glue）・カタログ（Glue Data Catalog）・クエリ（Athena/Redshift Spectrum）・統制（Lake Formation）の5層を、要件文のキーワードから1つずつ埋める設計問題だ。本記事は無数に見えるデータレイク構成をこの5評価軸に畳み、頻出パターンを分解する。最頻出の罠——データレイク＝S3 だけと思い込む・パーティションと列指向を忘れて Athena のスキャン料金が爆発する・Lake Formation と IAM/バケットポリシーの役割を取り違える・Redshift 未導入なのに Spectrum を選ぶ——を反射で回避できる型に落とし込む。結論は「まず S3 のゾーンと形式で土台を決め、取り込み・カタログ・クエリ・統制を用途で足す」こと。読み終えれば、分析ワークロードの設問で選択肢を迷わず絞れるようになる。