◎【全100問】2024年8月最新AWS認定ソリューションアーキテクトプロフェッショナル【SAP-C02版】の練習問題 (過去問・類似問題)

2024年8月25日 10:05

はじめに

まず初めにAWS認定ソリューションアーキテクトプロフェッショナルは情報戦です。
過去問が存在しないので、どれだけ質の高い情報を集め、短距離で合格できるかを常に考えましょう。
こちらのエントリの情報があなたにとって役に立つことを心から願っております。
下記、試験概要、形式、勉強法、練習問題です。
私自身、とても遠回りをしたので、ぜひこちらの情報を使って短距離で合格を勝ち取ってください。

試験概要

AWS認定ソリューションアーキテクトプロフェッショナル試験は、以下の五つのドメインに焦点を当てています：

複雑な組織の要求事項を満たす設計：複数のアプリケーションやデータベースを含む複雑なアーキテクチャの設計。
新しいソリューション設計：最新のAWSサービスを活用し、イノベーションを促進する設計。
移行計画：既存のオンプレミスアプリケーションをAWSに移行する戦略的アプローチ。
コスト管理：運用コストを最適化しながら効果的なソリューションを設計。
運用上の複雑さの管理：大規模なインフラストラクチャの運用管理と自動化の戦略。

試験は75問の多肢選択形式で、時間は180分です。

受けるべき人

AWS認定ソリューションアーキテクトプロフェッショナル試験は、以下のような方に特に適しています：

経験豊富なソリューションアーキテクト：AWSでの複数年の経験を持ち、エンタープライズレベルのアーキテクチャ設計に携わるプロフェッショナル。
クラウドアーキテクト：複雑なクラウドソリューションとインフラストラクチャの設計に関与する技術者。
技術戦略家：ビジネスの技術的なニーズと課題に対して、戦略的なソリューションを提案し、実行するリーダー。

試験の準備

WS認定ソリューションアーキテクトプロフェッショナル試験の準備には、以下のリソースが有効です：

AWSトレーニング：AWSが提供するアドバンスドトレーニングコースを受講し、試験内容に関する深い理解を深めます。
ホワイトペーパーと公式ドキュメント：AWSのホワイトペーパーと技術文書を読むことで、試験で必要とされる高度な知識を習得します。
実務経験：実際にAWSプラットフォームでのプロジェクトに取り組み、複雑なアーキテクチャを設計および実装することで経験を積むことが不可欠です。
模擬試験と練習問題：試験形式に慣れるために、模擬試験を利用し、試験の準備を確実に行います。

一方、過去問や類似問題を解いて覚えていくのが結果的に効率よく資格取得をできる方法と考えますので、こちらに作成した問題を実際に解いて勉強されることを推奨いたします。

本番形式(※著作権の観点から本試験の内容とはもちろん同一ではない)で下記作成しておりますので、試験直前に不安になってしまった方はぜひ実力を下記の問題で試してみてください。
とにかく再現度にこだわったので、必ず実力がつくことは保証します。かなりボリュームがありますが、やる価値ありです。

問題集はこちらから (計100問)

問題 1: 企業のオンプレミスデータセンターからAWSに大規模な移行を計画しています。数百のVMが移行対象であり、ダウンタイムを最小限に抑える必要があります。最も適切な移行戦略は何ですか？
A) AWS DMSを使用して、データベースの移行を並行して行うために、ファイナルカットオーバーまでライブデータの同期を維持する
B) AWS Snowballを使用して、大量のデータを物理的に移行し、AWS DataSyncでファイルシステムを継続的に同期する
C) AWS Server Migration Service (SMS) を使用して、VMをAmazon EC2インスタンスに変換し、オフピーク時に切り替える
D) AWS Application Migration Service (MGN) を使用して、リアルタイムでデータとアプリケーションをミラーリングし、短時間のダウンタイムで移行を完了する

解答: D) AWS Application Migration Service (MGN) を使用して、リアルタイムでデータとアプリケーションをミラーリングし、短時間のダウンタイムで移行を完了する
解説: AWS Application Migration Service (MGN) は、リアルタイムでオンプレミスのデータとアプリケーションをAWSにミラーリングし、カットオーバー時に最小限のダウンタイムで移行を完了することが可能です。

問題 2: グローバルなユーザーベースを持つウェブアプリケーションを運用しており、ユーザーの地域に応じたレスポンスの最適化が求められています。どのサービスを組み合わせて使用することで、最も効果的な低遅延アーキテクチャを実現できますか？
A) Amazon CloudFrontとAWS Global Acceleratorを組み合わせ、コンテンツ配信と最適化されたネットワークルーティングを実現する
B) Amazon S3とAmazon Route 53を組み合わせ、グローバルなDNSレベルの負荷分散を行う
C) AWS Direct ConnectとAmazon CloudFrontを組み合わせ、オンプレミスからAWSへの専用回線を利用して、コンテンツ配信を高速化する
D) AWS Elastic Load BalancingとAWS Global Acceleratorを組み合わせ、グローバルなトラフィックを効率的に分散させる

解答: A) Amazon CloudFrontとAWS Global Acceleratorを組み合わせ、コンテンツ配信と最適化されたネットワークルーティングを実現する
解説: Amazon CloudFrontはコンテンツ配信ネットワーク (CDN) として、AWS Global Acceleratorは最適化されたネットワークルーティングを提供するため、これらを組み合わせることでグローバルなユーザーに対して低遅延のレスポンスを実現します。

問題 3: 高可用性と耐障害性を要求されるマルチリージョンのデータベース設計を行っています。データは常にリアルタイムで更新され、各リージョンでのデータ整合性が必要です。最も適したアーキテクチャはどれですか？
A) Amazon RDS for MySQLを使用し、リードレプリカを他のリージョンに作成して、高可用性とグローバルな読み取りスループットを向上させる
B) Amazon Aurora Global Databaseを使用して、マルチリージョンでのリアルタイムなデータレプリケーションと自動フェイルオーバーを実現する
C) Amazon DynamoDB Global Tablesを使用して、各リージョンにおいて完全に一貫性のあるデータレプリケーションを行う
D) Amazon RDS Multi-AZ構成を使用して、1つのリージョン内での高可用性を確保し、リージョン間のクロスリージョンリードレプリカを設定する

解答: B) Amazon Aurora Global Databaseを使用して、マルチリージョンでのリアルタイムなデータレプリケーションと自動フェイルオーバーを実現する
解説: Amazon Aurora Global Databaseは、複数のリージョンにまたがるリアルタイムなデータレプリケーションを提供し、フェイルオーバーを迅速に行うことで、グローバルなデータ整合性と高可用性を実現します。

問題 4: 機械学習モデルのトレーニングと推論を行う大規模なデータセットを保持する必要があります。コスト効率を保ちながら、スケーラビリティとパフォーマンスを最大化するための最適なデータストレージ戦略は何ですか？
A) Amazon S3にデータセットを保存し、Amazon SageMakerを使用して直接データにアクセスしてトレーニングを行う
B) Amazon EFSを使用してデータセットを共有ストレージに保存し、複数のEC2インスタンスからアクセスしてトレーニングを行う
C) Amazon RDSにデータを保存し、SQLクエリでトレーニングデータを取得する
D) Amazon Redshiftを使用してデータウェアハウスにデータを保存し、SageMakerでの分析に使用する

解答: A) Amazon S3にデータセットを保存し、Amazon SageMakerを使用して直接データにアクセスしてトレーニングを行う
解説: Amazon S3はコスト効率の良いスケーラブルなストレージであり、Amazon SageMakerは直接S3のデータにアクセスして効率的に機械学習モデルのトレーニングを行うことができます。

問題 5: EC2インスタンスで稼働している重要なビジネスアプリケーションがあり、障害が発生した場合のリカバリータイムを最小限に抑える必要があります。最も適切な設計は何ですか？
A) Auto Scalingを設定し、ヘルスチェックに基づいて新しいインスタンスを自動的に起動する
B) Amazon EC2 Auto Recoveryを有効にし、インスタンスの障害時に自動的に再起動するように設定する
C) クロスリージョンレプリケーションを設定して、障害が発生した際に他のリージョンでインスタンスを起動する
D) インスタンスストアボリュームにアプリケーションデータを保存し、障害発生時に再度デプロイする

解答: B) Amazon EC2 Auto Recoveryを有効にし、インスタンスの障害時に自動的に再起動するように設定する
解説: Amazon EC2 Auto Recoveryを使用することで、障害が発生した際にインスタンスが自動的に再起動され、アプリケーションのダウンタイムを最小限に抑えることができます。

問題 6: マルチアカウント環境を管理しており、すべてのアカウントで一貫したセキュリティポリシーを適用する必要があります。どのAWSサービスを使用するのが最適ですか？
A) AWS Organizationsとサービスコントロールポリシー (SCP) を使用して、アカウント全体に統一されたポリシーを適用する
B) AWS Configを使用して、各アカウントでのリソース設定の準拠性を監視する
C) AWS CloudTrailを使用して、すべてのアカウントの操作を記録し、手動でポリシーを適用する
D) AWS IAMを使用して、中央からすべてのアカウントにポリシーを適用する

解答: A) AWS Organizationsとサービスコントロールポリシー (SCP) を使用して、アカウント全体に統一されたポリシーを適用する
解説: AWS OrganizationsとSCPを使用することで、マルチアカウント環境全体に統一されたセキュリティポリシーを適用できる。

問題 7: 高度なセキュリティが求められるデータベースシステムを設計しています。データの暗号化とアクセス制御を強化するための最適なアプローチは何ですか？
A) Amazon RDSのデフォルト暗号化を有効にし、IAMユーザーのみにアクセスを制限する
B) Amazon RDSのカスタムKMSキーを使用し、データベース暗号化とIAMポリシーを組み合わせてアクセスを管理する
C) Amazon RDSのMulti-AZ構成を使用し、データベースの可用性とセキュリティを強化する
D) Amazon RDSをVPCのプライベートサブネット内に配置し、インターネットからのアクセスを完全に遮断する

解答: B) Amazon RDSのカスタムKMSキーを使用し、データベース暗号化とIAMポリシーを組み合わせてアクセスを管理する
解説: カスタムKMSキーを使用することで、暗号化キーの管理が可能になり、IAMポリシーと組み合わせることで細かいアクセス制御が行えます。これにより、データの機密性とセキュリティが強化されます。

問題 8: リアルタイムで大量のデータを処理するアプリケーションがあり、最小限のレイテンシーでデータを処理する必要があります。どのようなアーキテクチャを採用すべきですか？
A) Amazon Kinesis Data Streamsを使用してデータをリアルタイムで取り込み、AWS Lambdaで処理する
B) Amazon SQSを使用してデータをバッファリングし、Amazon EC2でバッチ処理を行う
C) Amazon RDSを使用してデータを保存し、定期的にクエリを実行して処理する
D) Amazon Redshiftを使用してデータウェアハウスに格納し、Amazon Athenaでクエリを実行する

解答: A) Amazon Kinesis Data Streamsを使用してデータをリアルタイムで取り込み、AWS Lambdaで処理する
解説: Amazon Kinesis Data Streamsは、大量のデータをリアルタイムで取り込み、AWS Lambdaなどの処理サービスと組み合わせることで、最小限のレイテンシーでデータを処理できます。

問題 9: エンタープライズレベルのアプリケーションをAWSにデプロイし、高い可用性とスケーラビリティを確保する必要があります。最適なアーキテクチャは何ですか？
A) 単一リージョンでAuto Scalingを設定し、トラフィックの増加に応じてEC2インスタンスを動的に追加する
B) 複数のリージョンにまたがるAuto ScalingグループとElastic Load Balancingを使用して、グローバルなトラフィックを分散する
C) 単一のAZでEC2インスタンスをスケールアウトし、トラフィックのピーク時に対応する
D) 単一リージョンでAuto Scalingを設定し、RDSマスター-スレーブ構成でデータベースの可用性を確保する

解答: B) 複数のリージョンにまたがるAuto ScalingグループとElastic Load Balancingを使用して、グローバルなトラフィックを分散する
解説: 複数のリージョンにまたがるAuto ScalingグループとElastic Load Balancingを組み合わせることで、高可用性とグローバルなスケーラビリティを実現し、単一リージョンでの障害リスクを最小化できます。

問題 10: 企業のセキュリティポリシーでは、すべてのインスタンス上のデータが停止時に暗号化されることが求められています。これを実現するためにどのような戦略を採用すべきですか？
A) EBSボリュームを作成する際に暗号化を有効にし、インスタンスに接続するすべてのボリュームが暗号化されるようにする
B) Amazon S3にデータを保存し、バケットポリシーを使用してアクセスを制限する
C) AWS CloudHSMを使用して、すべてのインスタンス上のデータを暗号化するための独自のキーを管理する
D) 暗号化されたS3バケットを利用し、インスタンス内のすべてのデータをS3にバックアップする

解答: A) EBSボリュームを作成する際に暗号化を有効にし、インスタンスに接続するすべてのボリュームが暗号化されるようにする
解説: EBSボリュームの暗号化を有効にすることで、停止中のデータが暗号化され、セキュリティポリシーに準拠します。これにより、データが盗まれても解読できないように保護されます。

問題 11: 分散データベースシステムを設計しており、低レイテンシーと高スループットを求めていますが、データの整合性も維持する必要があります。どのAWSサービスを選択すべきですか？
A) Amazon DynamoDB Global Tablesを使用して、マルチリージョンで一貫性のあるデータレプリケーションを行う
B) Amazon Auroraを使用し、各リージョンにリードレプリカを配置してデータ整合性を確保する
C) Amazon RDSを使用して、クロスリージョンリードレプリカを設定し、データ整合性を保持する
D) Amazon S3を使用してデータを保存し、各リージョンにローカルキャッシュを構築する

解答: A) Amazon DynamoDB Global Tablesを使用して、マルチリージョンで一貫性のあるデータレプリケーションを行う
解説: Amazon DynamoDB Global Tablesは、マルチリージョンでのデータレプリケーションを行いながら、データの整合性を保つため、低レイテンシーと高スループットを実現します。

問題 12: データ分析基盤をAWS上に構築する際、データウェアハウスに保存された大量のデータを迅速に処理し、ビジネスインサイトを得る必要があります。最適なサービスの組み合わせは何ですか？
A) Amazon RedshiftとAmazon QuickSightを使用して、データ分析とビジュアライゼーションを迅速に行う
B) Amazon EMRを使用してデータを処理し、Amazon RDSに保存してクエリを実行する
C) Amazon Athenaを使用して、S3に保存されたデータを直接クエリし、Amazon QuickSightでビジュアライゼーションを行う
D) Amazon DynamoDBを使用してデータを保存し、Amazon Kinesisでリアルタイム分析を行う

解答: A) Amazon RedshiftとAmazon QuickSightを使用して、データ分析とビジュアライゼーションを迅速に行う
解説: Amazon Redshiftは大量のデータを迅速に処理するデータウェアハウスであり、Amazon QuickSightはそのデータをビジュアライズするためのツールとして、ビジネスインサイトを迅速に得ることが可能です。

問題 13: 企業全体で統一されたネットワークセキュリティポリシーを適用し、すべてのトラフィックを集中管理したいと考えています。最も適したAWSサービスは何ですか？
A) AWS Transit GatewayとAWS Network Firewallを組み合わせて、集中管理されたネットワークセキュリティを実現する
B) AWS Direct Connectを使用して、オンプレミスとAWS間のすべてのトラフィックを暗号化する
C) AWS WAFを使用して、Webアプリケーションのトラフィックをフィルタリングする
D) Amazon CloudFrontを使用して、トラフィックをグローバルに配信し、ネットワーク負荷を分散するため

解答: A) AWS Transit GatewayとAWS Network Firewallを組み合わせて、集中管理されたネットワークセキュリティを実現する
解説: AWS Transit Gatewayは、複数のVPCとオンプレミスネットワーク間のトラフィックを統合でき、AWS Network Firewallと組み合わせることで、企業全体で統一されたネットワークセキュリティポリシーを適用し、集中管理されたセキュリティを実現します。

問題 14: AWS上でホストされるWebアプリケーションは、急激なトラフィック増加に対応する必要があり、負荷分散とキャッシュ機能を最適化する必要があります。どのサービスの組み合わせが最適ですか？
A) Elastic Load Balancing (ELB) と Amazon CloudFrontを使用して、負荷分散とキャッシュ機能を提供する
B) Amazon S3とAmazon CloudFrontを使用して、静的コンテンツの配信を高速化する
C) Elastic Load Balancing (ELB) とAWS Shieldを使用して、負荷分散とセキュリティを強化する
D) Amazon RDSとAWS Global Acceleratorを使用して、データベース接続を最適化する

解答: A) Elastic Load Balancing (ELB) と Amazon CloudFrontを使用して、負荷分散とキャッシュ機能を提供する
解説: ELBはトラフィックを複数のインスタンスに分散させ、Amazon CloudFrontはコンテンツをキャッシュし、グローバルに配信することで、急激なトラフィック増加に対応し、アプリケーションのパフォーマンスを最適化します。

問題 15: データベースシステムのバックアップとリカバリを効率的に行い、最小限のダウンタイムでデータを復元する必要があります。どの戦略が最も適切ですか？
A) Amazon RDSの自動バックアップ機能を有効にし、リストアオプションを活用して迅速にデータを復元する
B) EC2インスタンスにMySQLをインストールし、スナップショットを手動で作成して管理する
C) Amazon S3にデータベースのダンプを定期的に保存し、必要に応じて手動でリストアする
D) Amazon RDSのMulti-AZ配置を有効にし、障害時に自動的にフェイルオーバーする

解答: A) Amazon RDSの自動バックアップ機能を有効にし、リストアオプションを活用して迅速にデータを復元する
解説: Amazon RDSの自動バックアップ機能を利用することで、定期的なバックアップが自動的に作成され、必要に応じて迅速に復元することができます。これにより、ダウンタイムを最小限に抑えることが可能です。

問題 16: ある企業は、数百万のIoTデバイスからリアルタイムでデータを収集し、それを分析して即時のアクションを行う必要があります。最適なソリューションは何ですか？
A) AWS IoT Coreを使用してデバイスからのデータを受信し、AWS Lambdaを使って即時に処理する
B) Amazon Kinesis Data Streamsを使用してデータを収集し、AWS Glueを使ってバッチ処理を行う
C) Amazon S3にデータを保存し、Amazon Athenaでクエリを実行して分析する
D) AWS IoT Greengrassを使用して、デバイス側でデータを事前処理し、Amazon Redshiftで分析する

解答: A) AWS IoT Coreを使用してデバイスからのデータを受信し、AWS Lambdaを使って即時に処理する
解説: AWS IoT Coreは、数百万のIoTデバイスからリアルタイムでデータを収集でき、AWS Lambdaと組み合わせることで、データを即時に処理し、必要なアクションを取ることができます。

問題 17: 企業は、複数のVPCにまたがるネットワークを管理しており、これらを一元的に監視し、トラフィックの異常を検出する必要があります。どのサービスを利用すべきですか？
A) Amazon VPC Flow LogsとAmazon CloudWatchを組み合わせて、ネットワークトラフィックを監視し、異常を検出する
B) AWS CloudTrailを使用して、各VPCの操作ログを収集し、手動で異常を特定する
C) AWS Transit Gatewayを使用して、すべてのVPCトラフィックを一箇所に集約し、分析する
D) AWS Direct Connectを使用して、オンプレミスからすべてのVPCにアクセスし、監視する

解答: A) Amazon VPC Flow LogsとAmazon CloudWatchを組み合わせて、ネットワークトラフィックを監視し、異常を検出する
解説: VPC Flow LogsはVPC内のネットワークトラフィックをキャプチャし、Amazon CloudWatchと連携することで、トラフィックの異常をリアルタイムで監視・検出することができます。

問題 18: 企業は、グローバルに分散したユーザーに対して、AWS上のWebアプリケーションを提供しています。アプリケーションの可用性を最大化し、リージョン間のフェイルオーバーを迅速に行うために、どのアーキテクチャを採用すべきですか？
A) 複数リージョンにまたがるAuto ScalingグループとElastic Load Balancingを使用し、Route 53のヘルスチェックでフェイルオーバーを実現する
B) 単一リージョンでAuto Scalingを設定し、異常時には手動で他のリージョンに切り替える
C) Amazon CloudFrontを使用して、コンテンツをキャッシュし、リージョン間のトラフィックを分散する
D) 複数のリージョンにデプロイされたアプリケーションをAmazon RDSで同期し、データ整合性を保つ

解答: A) 複数リージョンにまたがるAuto ScalingグループとElastic Load Balancingを使用し、Route 53のヘルスチェックでフェイルオーバーを実現する
解説: 複数リージョンにまたがるAuto ScalingグループとElastic Load Balancingを使用し、Route 53でヘルスチェックを行うことで、リージョン間のフェイルオーバーを迅速に実現し、アプリケーションの可用性を最大化します。

問題 19: 企業は、AWS上でグローバルに分散したユーザーに対して、AWS上のWebアプリケーションを提供しています。アプリケーションの可用性を最大化し、リージョン間のフェイルオーバーを迅速に行うために、どのアーキテクチャを採用すべきですか？
A) 複数リージョンにまたがるAuto ScalingグループとElastic Load Balancingを使用し、Route 53のヘルスチェックでフェイルオーバーを実現する
B) 単一リージョンでAuto Scalingを設定し、異常時には手動で他のリージョンに切り替える
C) Amazon CloudFrontを使用して、コンテンツをキャッシュし、リージョン間のトラフィックを分散する
D) 複数のリージョンにデプロイされたアプリケーションをAmazon RDSで同期し、データ整合性を保つ

解答: A) 複数リージョンにまたがるAuto ScalingグループとElastic Load Balancingを使用し、Route 53のヘルスチェックでフェイルオーバーを実現する

解説: 複数リージョンにまたがるAuto ScalingグループとElastic Load Balancingを使用し、さらにRoute 53のヘルスチェック機能を利用することで、リージョン間の障害発生時に自動的にフェイルオーバーを行い、アプリケーションの可用性を最大化することが可能です。これにより、グローバルに分散したユーザーに対して一貫したパフォーマンスと高可用性を提供できます。

問題 20: 企業は、コンプライアンス要件に基づき、全てのログデータをセキュアに保存し、長期間保管する必要があります。どのような戦略を取るべきですか？
A) Amazon S3とAmazon S3 Glacierを組み合わせ、ログデータを暗号化して保存し、長期保管を実現する
B) Amazon RDSにログデータを保存し、必要に応じて手動でバックアップを作成する
C) Amazon EBSスナップショットを使用して、定期的にログデータのバックアップを作成する
D) Amazon CloudWatch Logsを使用して、全てのログを収集し、保存期間を手動で管理する

解答: A) Amazon S3とAmazon S3 Glacierを組み合わせ、ログデータを暗号化して保存し、長期保管を実現する
解説: Amazon S3は耐久性と可用性の高いストレージを提供し、Amazon S3 Glacierは低コストで長期のデータ保管に適しています。ログデータを暗号化してS3に保存し、長期間保存するためにGlacierを利用することで、セキュリティとコスト効率の両立を図ることができます。

問題 21: 企業が運用するマルチテナントアプリケーションでは、異なる顧客のデータが同じデータベースに保存されています。データの分離とセキュリティを確保するために、どの設計戦略を採用すべきですか？
A) 各テナントごとに別々のデータベースを作成し、アプリケーション側でデータを分離する
B) テナントIDによるパーティショニングを行い、各テナントのデータを論理的に分離する
C) 各テナントに専用のAmazon DynamoDBテーブルを割り当て、データを分離する
D) Amazon RDSのテーブルレベルでアクセス制御を設定し、テナントごとに異なるIAMロールを割り当てる

解答: B) テナントIDによるパーティショニングを行い、各テナントのデータを論理的に分離する
解説: テナントIDによるパーティショニングを行うことで、1つのデータベース内で各テナントのデータを論理的に分離することができ、データのセキュリティと分離を確保しつつ、コスト効率を高めることができます。

問題 22: AWS上で運用しているeコマースアプリケーションのトラフィックが急増しており、リソースの自動スケーリングを行いたいと考えています。最も効果的なアプローチは何ですか？
A) Amazon EC2 Auto Scalingを設定し、トラフィックに応じてインスタンスを自動的に追加または削除する
B) Amazon RDSでインスタンスの手動スケーリングを実行し、データベースパフォーマンスを最適化する
C) Amazon CloudFrontを使用して、コンテンツをキャッシュし、トラフィックを分散する
D) AWS Lambdaを使用して、オンデマンドでアプリケーションロジックを実行し、サーバーレスでスケーリングする

解答: A) Amazon EC2 Auto Scalingを設定し、トラフィックに応じてインスタンスを自動的に追加または削除する
解説: Amazon EC2 Auto Scalingを使用することで、トラフィックの増加に応じてEC2インスタンスを自動的にスケーリングし、必要なリソースを確保することができます。これにより、アプリケーションの可用性とパフォーマンスを維持できます。

問題 23: AWSに移行中の大企業では、複数のオンプレミスデータセンターとAWS間でデータを安全かつ高速に移動させる必要があります。最も適切なデータ転送方法は何ですか？
A) AWS Direct Connectを使用して、専用回線を通じてオンプレミスとAWS間でデータを移動させる
B) AWS Snowballを使用して、大量のデータを物理的にAWSに移動させる
C) Amazon S3 Transfer Accelerationを使用して、インターネット経由でデータを高速に転送する
D) AWS DataSyncを使用して、オンプレミスファイルシステムを継続的に同期する

解答: A) AWS Direct Connectを使用して、専用回線を通じてオンプレミスとAWS間でデータを移動させる
解説: AWS Direct Connectは、オンプレミスとAWS間で専用回線を提供し、高速かつ安全にデータを移動させることができるため、大量のデータ転送に最適です。

問題 24: 高い耐障害性が求められるWebアプリケーションを構築するために、複数のリージョンで運用する必要があります。最適なアーキテクチャは何ですか？
A) 各リージョンで同じインフラストラクチャをデプロイし、Amazon Route 53でフェイルオーバー設定を行う
B) 単一のリージョンでMulti-AZ構成を使用し、フェイルオーバーをリージョン内で完結させる
C) Amazon CloudFrontを使用して、各リージョンにコンテンツをキャッシュし、フェイルオーバーを実施する
D) Amazon RDSのクロスリージョンリードレプリカを使用し、データの整合性を維持しつつフェイルオーバーを行う

解答: A) 各リージョンで同じインフラストラクチャをデプロイし、Amazon Route 53でフェイルオーバー設定を行う
解説: 各リージョンで同じインフラをデプロイし、Route 53でフェイルオーバー設定を行うことで、高い耐障害性を持つグローバルなWebアプリケーションを実現できます。

問題 25: データセンターのリソースをAWSに移行しつつ、一時的にハイブリッド環境を維持したいと考えています。最も適切なソリューションは何ですか？
A) AWS Storage Gatewayを使用して、オンプレミスとAWS間でデータをシームレスに連携させる
B) AWS Snowmobileを使用して、データセンター全体をAWSに一度に移行する
C) Amazon RDSでマルチAZ構成を設定し、オンプレミスとAWS間でデータをレプリケートする
D) Amazon EC2 Auto Scalingを使用して、オンプレミスサーバーを段階的にAWSに置き換える

解答: A) AWS Storage Gatewayを使用して、オンプレミスとAWS間でデータをシームレスに連携させる
解説: AWS Storage Gatewayを使用することで、オンプレミスのアプリケーションからAWSクラウドストレージにアクセスでき、ハイブリッド環境を維持しつつ、段階的にAWSへの移行を進めることができます。

問題 26: 機密性の高いデータを含むデータベースがAWS上で運用されており、データ漏洩を防止するために最高水準の暗号化が必要です。どのような設計が適切ですか？
A) Amazon RDSでカスタムKMSキーを使用した暗号化を有効にし、アクセス制御をIAMポリシーで管理する
B) Amazon S3にデータを保存し、サーバーサイドの暗号化を有効にしてデータを保護する
C) AWS CloudHSMを使用して、専用のハードウェアセキュリティモジュールでデータを暗号化する
D) Amazon Auroraでデフォルトの暗号化を有効にし、マネージドな暗号化と自動バックアップを利用する

解答: C) AWS CloudHSMを使用して、専用のハードウェアセキュリティモジュールでデータを暗号化する
解説: AWS CloudHSMを使用すると、専用のハードウェアセキュリティモジュールを利用して、より高いセキュリティ基準でデータを暗号化できます。これは特に機密性の高いデータの保護に最適です。

問題 27: 高スループットを必要とするデータ分析アプリケーションを設計しており、大量のデータを効率的にクエリする必要があります。どのデータストレージサービスを使用すべきですか？
A) Amazon Redshiftを使用して、ペタバイト規模のデータを効率的にクエリする
B) Amazon RDSを使用して、データをリレーショナルデータベースに保存し、クエリを最適化する
C) Amazon DynamoDBを使用して、スケーラブルなNoSQLデータベースを構築する
D) Amazon S3にデータを保存し、Amazon Athenaを使用して直接クエリを実行する

解答: A) Amazon Redshiftを使用して、ペタバイト規模のデータを効率的にクエリする
解説: Amazon Redshiftは大規模なデータ分析に特化したデータウェアハウスであり、ペタバイト規模のデータを効率的にクエリするのに最適です。スループットが高く、クエリパフォーマンスも優れています。

問題 28: 企業がAWS上に新しいアプリケーションを展開していますが、初期トラフィック量が不確定です。最適なコストパフォーマンスを実現しながら、必要なスケーラビリティを確保するにはどうすべきですか？
A) Amazon EC2スポットインスタンスを利用して、コストを最小限に抑えつつスケールアウトを実現する
B) 固定サイズのEC2リザーブドインスタンスを購入し、一定のコストでスケーラビリティを確保する
C) Amazon Lambdaを使用して、サーバーレスアーキテクチャで自動的にスケールアウトさせる
D) Amazon Lightsailを使用して、予測可能なトラフィックに対して固定のリソースを提供する

解答: C) Amazon Lambdaを使用して、サーバーレスアーキテクチャで自動的にスケールアウトさせる
解説: Amazon Lambdaはサーバーレスアーキテクチャを提供し、トラフィックに応じて自動的にスケールアウトします。これにより、初期トラフィック量が不確定な場合でもコスト効率を保ちながら、必要なスケーラビリティを確保できます。

問題 29: 企業は、異なるAWSアカウント間で安全にデータを共有する必要があります。データ共有のセキュリティを最大限に確保するためにはどのような方法を採用すべきですか？
A) Amazon S3バケットポリシーを使用して、特定のアカウントにのみアクセスを許可する
B) Amazon RDSのスナップショットを作成し、共有機能を使用して他のアカウントに提供する
C) AWS Key Management Service (KMS) を使用して暗号化キーを共有し、データアクセスを制御する
D) Amazon S3クロスアカウントレプリケーションを設定し、異なるアカウント間でデータを同期する

解答: A) Amazon S3バケットポリシーを使用して、特定のアカウントにのみアクセスを許可する
解説: Amazon S3バケットポリシーを使用することで、特定のAWSアカウントに対してのみアクセス権限を付与し、データを安全に共有できます。また、KMSを使用してデータを暗号化し、追加のセキュリティレイヤーを提供することも考慮すべきです。

問題 30: 企業は、AWS上で複数のデータベースインスタンスを運用しており、各インスタンスのパフォーマンスを監視し、リソースの最適化を行う必要があります。どのサービスを使用するのが最適ですか？
A) Amazon CloudWatchを使用して、メトリクスを収集し、アラートを設定する
B) AWS Trusted Advisorを使用して、パフォーマンスの最適化に関する推奨事項を取得する
C) Amazon RDS Performance Insightsを使用して、データベースのパフォーマンスボトルネックを特定する
D) AWS Cost Explorerを使用して、リソースの使用状況を分析する

解答: C) Amazon RDS Performance Insightsを使用して、データベースのパフォーマンスボトルネックを特定する
解説: Amazon RDS Performance Insightsは、データベースのパフォーマンスメトリクスを収集し、ボトルネックを特定して最適化を支援します。これは、複数のデータベースインスタンスのパフォーマンス管理に非常に有効です。

問題 31: AWS上で新しいビッグデータ解析システムを構築し、大量のデータを低コストで保存しながら、迅速にアクセスできる必要があります。どのストレージソリューションが最適ですか？
A) Amazon S3にデータを保存し、Amazon Athenaを使用してクエリを実行する
B) Amazon Glacierを使用してデータを保存し、必要な時にデータを取り出して解析する
C) Amazon EBSを使用してデータを保存し、EC2インスタンス上で直接解析する
D) Amazon Redshift Spectrumを使用して、データをS3に保存しながらRedshiftからクエリを実行する

解答: D) Amazon Redshift Spectrumを使用して、データをS3に保存しながらRedshiftからクエリを実行する
解説: Amazon Redshift Spectrumを使用することで、Amazon S3に保存されたデータを直接クエリし、高速にビッグデータ解析を行うことができます。これにより、低コストで大規模なデータを管理しつつ、高速なアクセスが可能となります。

問題 32: 企業のセキュリティ要件では、すべてのリソースへのアクセスがMFA（多要素認証）によって保護される必要があります。どのアプローチが最適ですか？
A) AWS IAMでMFAを必須にし、すべてのユーザーと役割に適用する
B) AWS CloudTrailでMFAを監査し、使用されていない場合にアラートを設定する
C) AWS OrganizationsでMFAを強制し、すべてのアカウントで統一されたポリシーを適用する
D) AWS WAFを使用して、Webアプリケーションにアクセスする際にMFAを要求する

解答: A) AWS IAMでMFAを必須にし、すべてのユーザーと役割に適用する
解説: AWS IAMでMFAを必須にすることで、すべてのリソースへのアクセスが多要素認証によって保護され、セキュリティが強化されます。これにより、アカウント乗っ取りや不正アクセスのリスクを大幅に低減できます。

問題 33: 企業がAWS上で複数のマイクロサービスを運用しており、これらのサービス間でメッセージの信頼性とスケーラビリティを確保する必要があります。最適なメッセージングサービスの選択は何ですか？
A) Amazon SQSを使用して、メッセージの信頼性を確保し、サービス間の非同期通信を行う
B) Amazon SNSを使用して、リアルタイムでメッセージを複数のサブスクライバーに配信する
C) Amazon MQを使用して、複雑なメッセージングワークロードを処理し、互換性のあるメッセージングプロトコルを利用する
D) AWS Lambdaを使用して、サーバーレスでメッセージの受信と処理を自動化する

解答: A) Amazon SQSを使用して、メッセージの信頼性を確保し、サービス間の非同期通信を行う
解説: Amazon SQSは、メッセージの信頼性を高め、サービス間の非同期通信を実現するためのスケーラブルなメッセージキューサービスです。これにより、マイクロサービス間の通信が確実に行われ、システム全体のスケーラビリティが向上します。

問題 34: 企業がAWS上でグローバルなアプリケーションを運用しており、データベースの可用性とパフォーマンスを最適化する必要があります。どのデータベースサービスと構成が最適ですか？
A) Amazon RDSのマルチAZ配置を使用し、可用性を確保しつつ、各リージョンにリードレプリカを配置する
B) Amazon DynamoDBを使用して、グローバルテーブルでデータを複数のリージョンにレプリケートする
C) Amazon Aurora Global Databaseを使用して、複数のリージョンにまたがる低レイテンシーのデータベースを提供する
D) Amazon Redshiftを使用して、グローバルなデータウェアハウスを構築し、データ分析を実行する

解答: C) Amazon Aurora Global Databaseを使用して、複数のリージョンにまたがる低レイテンシーのデータベースを提供する
解説: Amazon Aurora Global Databaseは、複数のリージョンにまたがる低レイテンシーのデータベースを提供し、グローバルなアプリケーションの可用性とパフォーマンスを最適化します。各リージョンでの読み取りと書き込みのパフォーマンスを高く保ちながら、一貫性のあるデータを提供します。

問題 35: 複数のAWSアカウントを持つ大企業が、共通のリソースとポリシーを管理し、運用効率を向上させたいと考えています。最も適した戦略は何ですか？
A) AWS Organizationsを使用して、アカウントの階層構造を作成し、共通のポリシーを適用する
B) AWS CloudFormationを使用して、すべてのアカウントでリソースのテンプレートを共有する
C) AWS Configを使用して、すべてのアカウントでリソースのコンプライアンスを監視する
D) AWS Control Towerを使用して、統一されたガバナンスと管理ポリシーを提供する

解答: D) AWS Control Towerを使用して、統一されたガバナンスと管理ポリシーを提供する
解説: AWS Control Towerは、複数のAWSアカウントを統一して管理するためのガバナンスフレームワークを提供し、ポリシーの標準化と運用効率の向上を実現します。

問題 36: 企業がAWS上で機械学習モデルをトレーニングおよびデプロイする際、トレーニングデータセットの大規模なスケールと処理速度を最適化する必要があります。どのアプローチが最適ですか？
A) Amazon S3にトレーニングデータを保存し、Amazon SageMakerでトレーニングジョブを実行する
B) Amazon EMRを使用して、Hadoopクラスター上でデータを分散処理し、トレーニング用のデータセットを生成する
C) Amazon RDSにデータを保存し、SQLクエリを使ってデータセットをトレーニングに利用する
D) AWS Glueを使用して、ETLジョブを実行し、トレーニングデータを準備する

解答: A) Amazon S3にトレーニングデータを保存し、Amazon SageMakerでトレーニングジョブを実行する
解説: Amazon S3は大規模なデータセットの保存に適しており、Amazon SageMakerはそのデータセットを利用して高性能なトレーニングジョブを実行できるため、大規模なスケールと処理速度を最適化するのに最適です。

問題 37: 企業がAWS上でストリーミングデータをリアルタイムで処理し、ビジネスインサイトを迅速に得る必要があります。最適なサービス構成は何ですか？
A) Amazon Kinesis Data StreamsとAWS Lambdaを組み合わせて、ストリーミングデータをリアルタイムで処理する
B) Amazon SQSを使用して、メッセージをバッファリングし、Amazon EC2で処理する
C) Amazon RDSとAmazon CloudWatchを使用して、データをリアルタイムで監視し、処理する
D) Amazon DynamoDBを使用して、リアルタイムのデータストリーミングを実行する

解答: A) Amazon Kinesis Data StreamsとAWS Lambdaを組み合わせて、ストリーミングデータをリアルタイムで処理する
解説: Amazon Kinesis Data Streamsは、大量のストリーミングデータをリアルタイムで取り込み、AWS Lambdaと連携することで迅速に処理することができます。これにより、ビジネスインサイトを迅速に得ることが可能です。

問題 38: AWS上で運用されるWebアプリケーションは、トラフィックの急増に対応する必要がありますが、リソースのコスト効率も重視されています。どのようなリソーススケーリング戦略が最適ですか？
A) Auto Scalingを設定し、予測スケーリングを使用してトラフィックのピークに対応する
B) 固定サイズのEC2インスタンスを使用して、リソースの利用を最適化する
C) Amazon Lambdaを使用して、サーバーレスアーキテクチャを導入し、トラフィックの増減に柔軟に対応する
D) Amazon CloudFrontを使用して、静的コンテンツをキャッシュし、トラフィックの負荷を分散する

解答: A) Auto Scalingを設定し、予測スケーリングを使用してトラフィックのピークに対応する
解説: Auto Scalingの予測スケーリングを使用することで、トラフィックの増加に合わせてリソースを自動的にスケールアップし、コストを抑えながらもアプリケーションのパフォーマンスを維持できます。

問題 39: 企業は、AWS上で運用しているアプリケーションの可観測性を向上させ、迅速にインシデントを特定し対応することを目指しています。どのツールとサービスの組み合わせが最も適切ですか？
A) Amazon CloudWatch、AWS X-Ray、およびAmazon SNSを組み合わせて、メトリクスの監視、トレースの可視化、およびアラートを提供する
B) AWS CloudTrailとAWS Configを使用して、すべての操作と設定変更を記録し、監査ログを維持する
C) Amazon GuardDutyとAWS Security Hubを使用して、セキュリティ脅威の検出と集中管理を行う
D) AWS LambdaとAmazon S3を組み合わせて、ログデータを収集し、長期保存する

解答: A) Amazon CloudWatch、AWS X-Ray、およびAmazon SNSを組み合わせて、メトリクスの監視、トレースの可視化、およびアラートを提供する
解説: Amazon CloudWatchはメトリクスの監視、AWS X-Rayはアプリケーションのトレースの可視化、そしてAmazon SNSはアラート通知を行うため、これらを組み合わせることでアプリケーションの可観測性を大幅に向上させ、迅速なインシデント対応が可能となります。

問題 40: 企業のオンプレミスデータセンターとAWS環境の間で、リアルタイムで大量のデータを同期する必要があります。最も適したデータ転送ソリューションは何ですか？
A) AWS Direct ConnectとAWS DataSyncを組み合わせて、専用回線でのデータ転送を高速化し、リアルタイム同期を実現する
B) AWS Snowball Edgeを使用して、データを物理的にAWSに移動し、後で同期する
C) Amazon S3 Transfer Accelerationを使用して、インターネット経由でデータを迅速に転送する
D) Amazon RDSのクロスリージョンリードレプリカを使用して、オンプレミスデータとAWSのデータを同期する

解答: A) AWS Direct ConnectとAWS DataSyncを組み合わせて、専用回線でのデータ転送を高速化し、リアルタイム同期を実現する
解説: AWS Direct ConnectはオンプレミスとAWS間の専用回線を提供し、DataSyncはデータの継続的な同期を可能にするため、これらを組み合わせることで大量のデータをリアルタイムで安全かつ迅速に同期できます。

問題 41: 企業は、AWS上でマイクロサービスアーキテクチャを運用しており、サービス間の通信を暗号化しながら、トラフィックのルーティングとポリシー管理を行いたいと考えています。最も適したサービスは何ですか？
A) AWS App Meshを使用して、サービスメッシュを構築し、通信の暗号化とポリシー管理を行う
B) Amazon Route 53を使用して、サービス間のトラフィックをルーティングし、DNSレベルで管理する
C) Amazon VPCピアリングを使用して、各サービス間のトラフィックを直接接続する
D) Amazon CloudFrontを使用して、サービス間のトラフィックをキャッシュし、パフォーマンスを向上させる

解答: A) AWS App Meshを使用して、サービスメッシュを構築し、通信の暗号化とポリシー管理を行う
解説: AWS App Meshはサービスメッシュを提供し、マイクロサービス間の通信を暗号化しながら、トラフィックのルーティングやポリシー管理を行うことができます。これにより、マイクロサービスのセキュリティと管理性が向上します。

問題 42: AWS上で運用される大規模データ分析システムにおいて、データの整合性とパフォーマンスを両立させるために、どのデータベースサービスを使用するのが最適ですか？
A) Amazon Redshiftを使用して、大規模データ分析を実行しつつ、データの整合性を保つ
B) Amazon Auroraを使用して、リレーショナルデータベースとしてデータの整合性を確保する
C) Amazon DynamoDBを使用して、スケーラブルなNoSQLデータベースを提供し、パフォーマンスを向上させる
D) Amazon RDS for PostgreSQLを使用して、複雑なクエリとデータ整合性を処理する

解答: A) Amazon Redshiftを使用して、大規模データ分析を実行しつつ、データの整合性を保つ
解説: Amazon Redshiftは大規模なデータ分析に特化したデータウェアハウスであり、高速なクエリパフォーマンスとデータの整合性を両立できるため、大規模データ分析システムに最適です。

問題 43: 企業は、AWS上で運用されている複数のアプリケーションのセキュリティインシデントを一元管理し、迅速に対応したいと考えています。最適なサービス構成は何ですか？
A) AWS Security Hubを使用して、複数のアカウントとサービスからのセキュリティアラートを統合し、一元管理する
B) AWS CloudTrailとAmazon CloudWatchを使用して、ログとメトリクスを収集し、手動でインシデントを特定する
C) AWS GuardDutyを使用して、セキュリティ脅威を自動検出し、対応を行う
D) AWS Configを使用して、リソースの設定を監視し、ポリシー違反を検出する

解答: A) AWS Security Hubを使用して、複数のアカウントとサービスからのセキュリティアラートを統合し、一元管理する
解説: AWS Security Hubは、複数のAWSアカウントやサービスからのセキュリティアラートを統合して一元管理することができ、迅速なインシデント対応を支援します。

問題 44: 企業が運用しているデータベースのバックアップポリシーでは、異なるAWSリージョン間でのデータレプリケーションと自動バックアップが求められています。どのサービスと設定が最適ですか？
A) Amazon RDSのクロスリージョンリードレプリカを設定し、データを異なるリージョンにレプリケートする
B) Amazon S3クロスリージョンレプリケーションを設定し、データを自動的にバックアップする
C) AWS Backupを使用して、複数リージョンにわたるデータバックアップを管理する
D) Amazon Aurora Global Databaseを使用して、データをグローバルにレプリケートし、バックアップを自動化する

解答: D) Amazon Aurora Global Databaseを使用して、データをグローバルにレプリケートし、バックアップを自動化する
解説: Amazon Aurora Global Databaseは、複数のリージョンにまたがってデータをリアルタイムでレプリケートでき、さらに自動バックアップ機能も提供するため、異なるリージョン間でのデータ保護に最適です。

問題 45: 企業がAWS上で新しいアプリケーションを展開し、将来のトラフィック増加に柔軟に対応できるアーキテクチャを設計したいと考えています。最も適切な設計は何ですか？
A) Amazon Elastic Beanstalkを使用して、アプリケーションを自動的にスケールさせる
B) 固定サイズのAmazon EC2インスタンスを設定し、トラフィック増加時に手動でスケールアウトする
C) Amazon Lightsailを使用して、予測可能なトラフィックに対して固定のリソースを提供する
D) Amazon ECSを使用して、コンテナ化されたアプリケーションを自動的にスケールさせる

解答: A) Amazon Elastic Beanstalkを使用して、アプリケーションを自動的にスケールさせる
解説: Amazon Elastic Beanstalkは、アプリケーションのデプロイとスケーリングを自動化するサービスであり、トラフィックの増加に応じてリソースを自動的に調整できるため、柔軟なアーキテクチャ設計に適しています。

問題 46: 企業がAWS上で実行しているデータ処理ワークロードは、日中にピークを迎え、夜間にはほとんど使用されません。最適なコスト管理方法は何ですか？
A) Auto Scalingを使用して、ピーク時間にのみインスタンスをスケールアウトし、非ピーク時にはインスタンス数を削減する
B) リザーブドインスタンスを購入し、常に固定のリソースを使用する
C) スポットインスタンスを使用して、コストを削減しながらデータ処理ワークロードを実行する
D) Amazon RDSでプロビジョンドI/Oを設定し、常に高いパフォーマンスを維持する

解答: A) Auto Scalingを使用して、ピーク時間にのみインスタンスをスケールアウトし、非ピーク時にはインスタンス数を削減する
解説: Auto Scalingを使用することで、需要に応じてリソースを自動的にスケールアウトおよびスケールインし、コスト効率を最大化することができます。特に、トラフィックのピークと非ピークが明確な場合には、効果的なコスト管理が可能です。

問題 47: 企業は、AWS上で大規模なデータウェアハウスソリューションを実装し、ビジネスインテリジェンス（BI）ツールでの高速なクエリを実現したいと考えています。最適なサービスと構成は何ですか？
A) Amazon Redshiftを使用して、ペタバイト規模のデータを効率的にクエリし、Amazon QuickSightでビジュアライゼーションを行う
B) Amazon RDSでデータをリレーショナルデータベースに保存し、Amazon Athenaでクエリを実行する
C) Amazon DynamoDBを使用して、スケーラブルなNoSQLデータベースを構築し、データ分析を行う
D) Amazon S3にデータを保存し、Amazon EMRを使用してHadoopクラスターでデータ処理を行う

解答: A) Amazon Redshiftを使用して、ペタバイト規模のデータを効率的にクエリし、Amazon QuickSightでビジュアライゼーションを行う
解説: Amazon Redshiftは、大規模なデータウェアハウスソリューションに最適であり、高速なクエリパフォーマンスを提供します。また、Amazon QuickSightを使用することで、データの可視化と分析が容易になります。

問題 48: 企業は、AWS上でホストされるマルチテナントSaaSアプリケーションを設計しています。各テナントのデータ分離とセキュリティを確保するために、最も適したアプローチは何ですか？
A) Amazon RDSで各テナントに専用のデータベースインスタンスを作成し、データ分離を確保する
B) Amazon DynamoDBのテーブルで各テナントを分離し、アクセス制御を強化する
C) Amazon S3のバケットポリシーを使用して、テナントごとに異なるバケットを作成し、データを管理する
D) VPCを使用して、各テナントを分離し、ネットワークレベルでセキュリティを確保する

解答: A) Amazon RDSで各テナントに専用のデータベースインスタンスを作成し、データ分離を確保する
解説: 各テナントに専用のデータベースインスタンスを提供することで、データの分離とセキュリティを高いレベルで確保できます。特に、データの機密性が重要なSaaSアプリケーションでは、テナントごとのデータ分離が不可欠です。

問題 49: 企業は、AWS上で運用しているアプリケーションの障害対応を迅速に行うため、RTO（目標復旧時間）を最小限に抑えたいと考えています。最も効果的な戦略は何ですか？
A) マルチAZ構成のAmazon RDSを使用して、自動フェイルオーバーによってダウンタイムを最小化する
B) Amazon S3にデータをバックアップし、障害発生時に手動でリストアを行う
C) 固定サイズのEC2インスタンスを使用して、障害発生時に手動で再起動する
D) Amazon CloudWatchを使用して、障害の監視とアラートを設定し、運用チームが手動で対応する

解答: A) マルチAZ構成のAmazon RDSを使用して、自動フェイルオーバーによってダウンタイムを最小化する
解説: マルチAZ構成のAmazon RDSは、障害発生時に自動でフェイルオーバーを行い、RTOを最小限に抑えることができます。これにより、アプリケーションの可用性が高く保たれます。

問題 50: AWS上で運用されるWebアプリケーションのデータベースは、短期間で大量の書き込みが発生するスパイクを処理する必要があります。最適なデータベースソリューションは何ですか？
A) Amazon DynamoDBを使用して、オートスケーリングを有効にし、書き込みスパイクに対応する
B) Amazon RDSを使用して、プロビジョンドI/Oを設定し、書き込み性能を最適化する
C) Amazon Redshiftを使用して、データウェアハウスに書き込みを行い、バッチ処理を使用する
D) Amazon Auroraを使用して、リードレプリカを増やし、書き込みスパイクを分散させる

解答: A) Amazon DynamoDBを使用して、オートスケーリングを有効にし、書き込みスパイクに対応する
解説: Amazon DynamoDBはスケーラブルなNoSQLデータベースであり、オートスケーリングを使用することで、大量の書き込みスパイクにも柔軟に対応できます。書き込み性能を最適化するための選択肢として最適です。

問題 51: 企業は、AWS上で運用しているEコマースアプリケーションのデータベースをオンプレミスから移行し、同時に高可用性とスケーラビリティを確保したいと考えています。最も適した移行戦略とデータベースサービスは何ですか？
A) AWS Database Migration Service (DMS) を使用して、Amazon Auroraにデータを移行し、マルチAZ構成を有効にする
B) AWS Snowballを使用して、オンプレミスデータを物理的に移行し、Amazon DynamoDBに保存する
C) AWS Storage Gatewayを使用して、オンプレミスとAmazon RDSの間でデータをキャッシュしながら段階的に移行する
D) Amazon RDSリードレプリカを使用して、オンプレミスデータベースをリアルタイムでAWSにレプリケートする

解答: A) AWS Database Migration Service (DMS) を使用して、Amazon Auroraにデータを移行し、マルチAZ構成を有効にする
解説: AWS DMSを使用することで、オンプレミスからAmazon Auroraへのデータ移行がシームレスに行われ、マルチAZ構成を有効にすることで高可用性とスケーラビリティを確保することができます。

問題 52: AWS上で運用されている分析アプリケーションでは、データを蓄積し続ける必要があり、コスト効率とパフォーマンスのバランスが求められます。最適なデータストレージ戦略は何ですか？
A) Amazon S3にデータを保存し、Amazon S3 Glacierを使用して長期保管データをアーカイブする
B) Amazon RDSを使用して、データをリレーショナルデータベースに保存し、定期的にスナップショットを作成する
C) Amazon Redshiftを使用して、データウェアハウスにデータを保存し、クエリパフォーマンスを最適化する
D) Amazon DynamoDBを使用して、NoSQLデータベースにデータを保存し、アクセス頻度に応じてテーブルを分割する

解答: A) Amazon S3にデータを保存し、Amazon S3 Glacierを使用して長期保管データをアーカイブする
解説: Amazon S3はデータの保存にコスト効率が高く、アクセス頻度が低いデータはS3 Glacierにアーカイブすることでさらにコストを抑えながら長期保管が可能です。これにより、分析アプリケーションのパフォーマンスとコスト効率を両立させることができます。

問題 53: 企業は、オンプレミスからAWSへの段階的な移行を計画しており、移行期間中はハイブリッドクラウド環境を維持したいと考えています。最も適した戦略は何ですか？
A) AWS Direct Connectを使用して、オンプレミスとAWS間に専用回線を確立し、シームレスなデータ転送を行う
B) AWS Snowballを使用して、データを物理的にAWSに移行し、完全にAWS環境に切り替える
C) Amazon RDSリードレプリカを使用して、オンプレミスのデータベースをリアルタイムでレプリケートし、フェイルオーバーを設定する
D) AWS Storage Gatewayを使用して、オンプレミスデータをキャッシュしながらAWS S3に段階的に移行する

解答: A) AWS Direct Connectを使用して、オンプレミスとAWS間に専用回線を確立し、シームレスなデータ転送を行う
解説: AWS Direct Connectを使用することで、オンプレミスとAWS間の専用回線を確立し、安定した高帯域幅のデータ転送が可能になります。これにより、ハイブリッドクラウド環境を維持しながら段階的な移行が行えます。

問題 54: 企業は、AWS上で運用するミッションクリティカルなアプリケーションのデータを保護し、障害発生時には迅速に復旧することが求められています。最も適したデータ保護戦略は何ですか？
A) マルチAZ構成のAmazon RDSを使用し、データベースの自動バックアップとフェイルオーバーを設定する
B) Amazon S3にデータを保存し、ライフサイクルルールを使用してバックアップを管理する
C) Amazon DynamoDBを使用して、データのレプリケーションと自動バックアップを設定する
D) AWS Lambdaを使用して、定期的にデータベースのスナップショットを作成し、S3に保存する

解答: A) マルチAZ構成のAmazon RDSを使用し、データベースの自動バックアップとフェイルオーバーを設定する
解説: マルチAZ構成のAmazon RDSを使用することで、データベースの高可用性が確保され、障害発生時には自動的にフェイルオーバーが行われます。また、自動バックアップも有効にすることで、データの保護がさらに強化されます。

問題 55: 企業がAWS上で新しいサービスをグローバルに展開し、ユーザーがアクセスする際に常に低レイテンシーを提供したいと考えています。最も適したアプローチは何ですか？
A) Amazon CloudFrontを使用して、コンテンツをキャッシュし、グローバルに配信する
B) AWS Global Acceleratorを使用して、最適化されたルーティングと低レイテンシーを実現する
C) Amazon Route 53を使用して、地理的に最も近いサーバーにユーザーを誘導する
D) Amazon RDSのクロスリージョンリードレプリカを使用して、データベースへのアクセスを最適化する

解答: B) AWS Global Acceleratorを使用して、最適化されたルーティングと低レイテンシーを実現する
解説: AWS Global Acceleratorは、ユーザーからのトラフィックを最適なネットワークパスでルーティングし、低レイテンシーでのアクセスを実現するサービスです。グローバルに展開されるサービスにおいて、高速なアクセスを提供するために最適です。

問題 56: 企業は、AWS上でストレージコストを最小化しつつ、頻繁にアクセスされないデータの保存と管理を行いたいと考えています。最も適したストレージオプションは何ですか？
A) Amazon S3 Standard-IAを使用して、低頻度アクセスデータを保存する
B) Amazon S3 Glacier Deep Archiveを使用して、長期保管が必要なデータを最も低コストで保存する
C) Amazon EBS General Purpose SSD (gp2) を使用して、すべてのデータを保存する
D) Amazon DynamoDBを使用して、低頻度アクセスデータを保存する

解答: B) Amazon S3 Glacier Deep Archiveを使用して、長期保管が必要なデータを最も低コストで保存する
解説: Amazon S3 Glacier Deep Archiveは、アクセス頻度が極めて低いデータを最も低コストで長期間保存するためのストレージオプションであり、ストレージコストの最小化に最適です。

問題 57: 企業は、AWS上で運用するアプリケーションに対して、予期しないトラフィックの増加に対応できるスケーラブルなアーキテクチャを構築したいと考えています。最も適した戦略は何ですか？
A) Auto Scalingを設定し、トラフィックの増加に応じてインスタンスを自動的に追加する
B) 固定サイズのEC2インスタンスを使用して、常に高いパフォーマンスを維持する
C) Amazon S3を使用して、静的コンテンツをホストし、動的コンテンツにリクエストを集中させる
D) AWS Lambdaを使用して、サーバーレスアーキテクチャを導入し、スケールを自動化する

解答: A) Auto Scalingを設定し、トラフィックの増加に応じてインスタンスを自動的に追加する
解説: Auto Scalingを設定することで、予期しないトラフィックの増加に応じてインスタンスを自動的に追加し、アプリケーションのスケーラビリティを確保できます。これにより、負荷が急増してもアプリケーションのパフォーマンスを維持できます。

問題 58: 企業は、AWS上で運用するデータベースのパフォーマンスをモニタリングし、リアルタイムでの最適化を行いたいと考えています。最適なサービスの組み合わせは何ですか？
A) Amazon RDS Performance Insightsを使用して、データベースのパフォーマンスボトルネックを特定し、Amazon CloudWatchでメトリクスを監視する
B) AWS Configを使用して、データベースの設定を監視し、Amazon S3にバックアップを保存する
C) Amazon CloudTrailを使用して、すべてのデータベース操作を記録し、AWS Lambdaでトリガーを設定する
D) AWS Trusted Advisorを使用して、コストとパフォーマンスに関する推奨事項を取得する

解答: A) Amazon RDS Performance Insightsを使用して、データベースのパフォーマンスボトルネックを特定し、Amazon CloudWatchでメトリクスを監視する
解説: Amazon RDS Performance Insightsは、データベースのパフォーマンスメトリクスを収集し、ボトルネックを特定するための強力なツールです。また、Amazon CloudWatchを使用することで、リアルタイムでのメトリクス監視とアラート設定が可能になります。

問題 59: 企業は、AWS上で運用しているアプリケーションのセキュリティを強化し、すべてのネットワークトラフィックを暗号化したいと考えています。最適なソリューションは何ですか？
A) AWS Certificate Manager (ACM) を使用してSSL/TLS証明書を管理し、ネットワークトラフィックを暗号化する
B) Amazon CloudFrontを使用して、トラフィックをキャッシュし、暗号化を実施する
C) AWS Shieldを使用して、DDoS攻撃からアプリケーションを保護する
D) AWS WAFを使用して、Webアプリケーションのトラフィックをフィルタリングし、セキュリティを強化する

解答: A) AWS Certificate Manager (ACM) を使用してSSL/TLS証明書を管理し、ネットワークトラフィックを暗号化する
解説: AWS Certificate Manager (ACM) は、SSL/TLS証明書を簡単に管理でき、これを使用してすべてのネットワークトラフィックを暗号化することで、アプリケーションのセキュリティを強化できます。

問題 60: 企業は、AWS上で大規模なデータレイクを構築し、リアルタイムでデータを分析することを目指しています。どのサービスの組み合わせが最も適していますか？
A) Amazon S3にデータを保存し、Amazon Athenaでクエリを実行してデータを分析する
B) Amazon Redshiftを使用して、データウェアハウスを構築し、データ分析を行う
C) Amazon KinesisとAWS Glueを組み合わせて、リアルタイムデータストリーミングとETLを実施する
D) AWS Lambdaを使用して、データ処理ロジックをサーバーレスで実行し、Amazon RDSにデータを保存する

解答: C) Amazon KinesisとAWS Glueを組み合わせて、リアルタイムデータストリーミングとETLを実施する
解説: Amazon Kinesisはリアルタイムでデータをストリーミングし、AWS GlueはETL処理を自動化します。この組み合わせにより、リアルタイムでのデータ分析が可能な大規模なデータレイクを構築できます。

問題 61: 企業は、AWS上でホストしているWebアプリケーションに対してDDoS攻撃を受ける可能性を懸念しています。DDoS攻撃からの防御を強化するために、どのサービスの組み合わせが最適ですか？
A) AWS Shield AdvancedとAWS WAFを組み合わせて、DDoS攻撃とWebアプリケーションへの攻撃を防御する
B) Amazon CloudFrontとAWS Shield Standardを使用して、トラフィックを分散させつつDDoS攻撃を防御する
C) Amazon Route 53とAWS WAFを組み合わせて、DNSレベルでの攻撃を防御する
D) AWS Elastic Load BalancingとAmazon GuardDutyを使用して、攻撃トラフィックを検出し、防御する

解答: A) AWS Shield AdvancedとAWS WAFを組み合わせて、DDoS攻撃とWebアプリケーションへの攻撃を防御する
解説: AWS Shield AdvancedはDDoS攻撃に対する保護を提供し、AWS WAFはWebアプリケーションへの特定の攻撃（例えばSQLインジェクションなど）を防御します。この組み合わせにより、包括的なセキュリティ対策が可能です。

問題 62: 企業は、AWS上で稼働するデータベースの可用性とパフォーマンスを最適化し、データの一貫性を確保したいと考えています。どのデータベースサービスと構成が最適ですか？
A) Amazon Aurora Global Databaseを使用して、複数のリージョンにまたがるデータベースを展開し、可用性とパフォーマンスを確保する
B) Amazon DynamoDBを使用して、グローバルテーブルを構成し、データの一貫性とスケーラビリティを確保する
C) Amazon RDS for MySQLを使用して、リードレプリカを複数リージョンに展開し、データの一貫性を保つ
D) Amazon Redshiftを使用して、複数のリージョンでデータをレプリケートし、クエリパフォーマンスを最適化する

解答: A) Amazon Aurora Global Databaseを使用して、複数のリージョンにまたがるデータベースを展開し、可用性とパフォーマンスを確保する
解説: Amazon Aurora Global Databaseは、マルチリージョンでデータベースを展開し、データの一貫性と高可用性を確保できます。各リージョンでの低レイテンシーアクセスも提供されるため、グローバルなアプリケーションに適しています。

問題 63: 企業は、オンプレミスデータセンターからAWSにデータベースを移行する際、移行中のダウンタイムを最小限に抑えたいと考えています。最適な移行方法は何ですか？
A) AWS Database Migration Service (DMS) を使用して、データをリアルタイムで移行し、最小限のダウンタイムで切り替える
B) AWS Snowballを使用して、データを物理的に移行し、手動で同期を取る
C) Amazon S3 Transfer Accelerationを使用して、インターネット経由でデータを高速に転送し、切り替え時に手動で同期する
D) AWS Storage Gatewayを使用して、オンプレミスデータをキャッシュし、段階的にAWSに移行する

解答: A) AWS Database Migration Service (DMS) を使用して、データをリアルタイムで移行し、最小限のダウンタイムで切り替える
解説: AWS DMSを使用することで、データベースをリアルタイムで移行し、移行中のダウンタイムを最小限に抑えることができます。これにより、業務の中断を最小限に抑えて移行を完了できます。

問題 64: 企業がAWS上でホストしているアプリケーションのコンテンツを世界中のユーザーに迅速に配信するために、どのサービスを使用するべきですか？
A) Amazon CloudFrontを使用して、コンテンツをグローバルにキャッシュし、ユーザーに迅速に配信する
B) AWS Global Acceleratorを使用して、ユーザーから最も近いリージョンにトラフィックを誘導する
C) Amazon S3を使用して、グローバルにコンテンツを保存し、直接配信する
D) AWS Elastic Load Balancingを使用して、ユーザーのトラフィックを分散する

解答: A) Amazon CloudFrontを使用して、コンテンツをグローバルにキャッシュし、ユーザーに迅速に配信する
解説: Amazon CloudFrontは、コンテンツ配信ネットワーク（CDN）サービスであり、コンテンツをグローバルにキャッシュすることで、ユーザーに迅速にコンテンツを配信することができます。

問題 65: 企業は、AWS上で複数のVPCを運用しており、各VPC間の通信をセキュアに行いたいと考えています。最も適したネットワークアーキテクチャは何ですか？
A) AWS Transit Gatewayを使用して、複数のVPCを接続し、中央で通信を管理する
B) VPCピアリングを使用して、各VPC間の通信を個別に設定する
C) AWS Direct Connectを使用して、オンプレミスから各VPCに専用回線で接続する
D) Amazon Route 53を使用して、VPC間のトラフィックをルーティングする

解答: A) AWS Transit Gatewayを使用して、複数のVPCを接続し、中央で通信を管理する
解説: AWS Transit Gatewayは、複数のVPC間の通信をセキュアに管理するためのハブとして機能し、中央で通信を一元管理することが可能です。これにより、セキュリティと管理の効率が向上します。

問題 66: 企業は、AWS上で運用するアプリケーションの障害発生時に迅速にリカバリするため、RPO（目標復旧時点）を短く設定したいと考えています。どのバックアップ戦略が最適ですか？
A) Amazon RDSの自動バックアップ機能を使用して、定期的にスナップショットを作成し、迅速にリカバリする
B) Amazon S3に定期的にデータをバックアップし、手動でリカバリを行う
C) AWS Backupを使用して、すべてのリソースを定期的にバックアップし、リカバリポイントを頻繁に設定する
D) AWS Storage Gatewayを使用して、オンプレミスとAWS間でリアルタイムにデータを同期し、即時リカバリを行う

解答: C) AWS Backupを使用して、すべてのリソースを定期的にバックアップし、リカバリポイントを頻繁に設定する
解説: AWS Backupは、AWSリソース全体を対象とした統合バックアップソリューションであり、頻繁にリカバリポイントを設定することで、RPOを短くすることが可能です。

問題 67: 企業は、AWS上でホストするアプリケーションに対するセキュリティ監査を定期的に実施し、ポリシー違反を自動的に検出したいと考えています。最適なサービス構成は何ですか？
A) AWS ConfigとAWS CloudTrailを組み合わせて、設定変更とアクティビティを監査し、ポリシー違反を検出する
B) Amazon GuardDutyを使用して、リアルタイムでセキュリティ脅威を検出し、対応する
C) AWS Security Hubを使用して、すべてのセキュリティアラートを統合管理し、監査レポートを生成する
D) AWS IAMを使用して、すべてのユーザーと役割に対してポリシーを適用し、アクセスを制限する

解答: A) AWS ConfigとAWS CloudTrailを組み合わせて、設定変更とアクティビティを監査し、ポリシー違反を検出する
解説: AWS Configはリソースの設定を継続的に監視し、AWS CloudTrailはAPIコールやアクティビティを記録します。この2つを組み合わせることで、ポリシー違反や設定変更を自動的に検出し、セキュリティ監査を効果的に実施することができます。

問題 68: 企業がAWS上で運用するWebアプリケーションに対して、アクセス制御を強化し、不正アクセスを防止したいと考えています。最も適したソリューションは何ですか？
A) AWS WAFを使用して、特定のIPアドレスや攻撃パターンをブロックする
B) AWS Shield Advancedを使用して、DDoS攻撃から保護する
C) Amazon CloudFrontを使用して、コンテンツをキャッシュし、アクセス制御を行う
D) AWS Identity and Access Management (IAM) を使用して、すべてのユーザーに多要素認証 (MFA) を適用する

解答: A) AWS WAFを使用して、特定のIPアドレスや攻撃パターンをブロックする
解説: AWS WAF（Web Application Firewall）は、特定のIPアドレスや攻撃パターンを識別してブロックする機能を提供し、Webアプリケーションに対するアクセス制御を強化します。これにより、不正アクセスを防止し、アプリケーションのセキュリティを向上させます。

問題 69: 企業は、AWS上で運用するアプリケーションのコスト最適化を図りたいと考えています。リソース使用状況を詳細に分析し、コストを最適化するために最も適したツールは何ですか？
A) AWS Cost Explorerを使用して、リソース使用状況とコストを分析し、最適化のためのレポートを作成する
B) AWS Trusted Advisorを使用して、リソース使用率の低いインスタンスを特定し、最適化を提案する
C) AWS Budgetsを使用して、コストの閾値を設定し、予算を超過した際に通知を受ける
D) Amazon CloudWatchを使用して、リソースのメトリクスを監視し、手動で最適化を行う

解答: A) AWS Cost Explorerを使用して、リソース使用状況とコストを分析し、最適化のためのレポートを作成する
解説: AWS Cost Explorerは、リソースの使用状況と関連コストを詳細に分析し、コスト削減の機会を特定するためのツールです。レポート機能を活用することで、効率的なコスト管理が可能になります。

問題 70: 企業は、AWS上で運用している大規模なデータベースシステムに対して、データの整合性を維持しつつ、高スループットを確保したいと考えています。最も適したデータベースサービスは何ですか？
A) Amazon DynamoDBを使用して、グローバルテーブルを構成し、一貫性のある高スループットを実現する
B) Amazon RDS for MySQLを使用して、リードレプリカを展開し、読み取り性能を最適化する
C) Amazon Redshiftを使用して、データウェアハウスにデータを保存し、高速クエリを実行する
D) Amazon Auroraを使用して、データの整合性を保ちながら、オートスケーリングを実現する

解答: A) Amazon DynamoDBを使用して、グローバルテーブルを構成し、一貫性のある高スループットを実現する
解説: Amazon DynamoDBは、高スループットでスケーラブルなNoSQLデータベースを提供し、グローバルテーブルを使用することで、複数のリージョン間で一貫性のあるデータを提供できます。これにより、高いパフォーマンスとデータの整合性が両立されます。

問題 71: 企業がAWS上でリアルタイム分析を行うために、大量のストリーミングデータを迅速に処理したいと考えています。最も適したサービスの組み合わせは何ですか？
A) Amazon Kinesis Data StreamsとAWS Lambdaを組み合わせて、ストリーミングデータをリアルタイムで処理する
B) Amazon S3とAmazon Athenaを使用して、バッチ処理によるデータ分析を行う
C) Amazon RedshiftとAmazon QuickSightを使用して、定期的にバッチデータを可視化する
D) Amazon EMRを使用して、Hadoopクラスター上でデータ処理を分散して行う

解答: A) Amazon Kinesis Data StreamsとAWS Lambdaを組み合わせて、ストリーミングデータをリアルタイムで処理する
解説: Amazon Kinesis Data Streamsは大量のストリーミングデータをリアルタイムで取り込み、AWS Lambdaを使用して迅速にデータを処理できます。この組み合わせにより、リアルタイム分析が可能となります。

問題 72: 企業は、AWS上でホストするWebアプリケーションのトラフィックが急増する際に、動的にリソースを追加したいと考えています。最も適したアプローチは何ですか？
A) Amazon EC2 Auto Scalingを設定し、トラフィックに応じて自動的にインスタンスを追加する
B) 固定サイズのEC2インスタンスを使用し、手動でスケールアウトする
C) Amazon RDSのリードレプリカを増やして、データベースのパフォーマンスを維持する
D) AWS Lambdaを使用して、サーバーレスで動的にリソースをスケールする

解答: A) Amazon EC2 Auto Scalingを設定し、トラフィックに応じて自動的にインスタンスを追加する
解説: Amazon EC2 Auto Scalingは、トラフィックの変動に応じてインスタンスを自動的に追加または削除し、アプリケーションの可用性とパフォーマンスを維持するために最適な方法です。

問題 73: 企業は、AWS上で機械学習モデルをトレーニングし、最適なパフォーマンスを得たいと考えています。大規模なデータセットを効率的に管理し、トレーニング時間を最小化するために最適なアプローチは何ですか？
A) Amazon S3にトレーニングデータを保存し、Amazon SageMakerを使用してモデルをトレーニングする
B) Amazon RDSにデータを保存し、SQLクエリを使用してデータセットをトレーニングに利用する
C) Amazon DynamoDBを使用して、トレーニングデータをスケーラブルに管理し、SageMakerで使用する
D) Amazon Redshiftを使用して、データをクエリし、トレーニングデータセットを生成する

解答: A) Amazon S3にトレーニングデータを保存し、Amazon SageMakerを使用してモデルをトレーニングする
解説: Amazon S3は、大規模なデータセットの保存に最適であり、Amazon SageMakerはそのデータセットを利用して効率的に機械学習モデルのトレーニングを行うことができます。この組み合わせは、トレーニング時間を最小化し、パフォーマンスを最大化するための最適な方法です。

問題 74: 企業は、AWS上で運用しているデータベースのI/Oパフォーマンスを最適化し、特に高いスループットが必要なアプリケーションに対して最適な設定を行いたいと考えています。どのデータベースサービスと設定が最適ですか？
A) Amazon RDSでプロビジョンドI/Oを設定し、データベースのI/Oパフォーマンスを最適化する
B) Amazon DynamoDBを使用して、オンデマンドキャパシティーモードを設定し、I/Oパフォーマンスを向上させる
C) Amazon Auroraを使用して、リードレプリカを追加し、読み取り性能を最適化する
D) Amazon Redshiftを使用して、クエリパフォーマンスを最適化し、I/O負荷を分散する

解答: A) Amazon RDSでプロビジョンドI/Oを設定し、データベースのI/Oパフォーマンスを最適化する
解説: Amazon RDSでプロビジョンドI/Oを設定することで、I/O要求が多いアプリケーションに対して必要なスループットを確保し、データベースパフォーマンスを最適化することができます。

問題 75: 企業は、AWS上で運用するWebアプリケーションに対して、分散型キャッシュを導入し、データベースへの負荷を軽減しながらアプリケーションのレスポンス時間を改善したいと考えています。最も適したサービスは何ですか？
A) Amazon ElastiCacheを使用して、RedisまたはMemcachedを構成し、分散型キャッシュを導入する
B) Amazon CloudFrontを使用して、静的コンテンツをキャッシュし、アプリケーションのパフォーマンスを向上させる
C) Amazon RDSリードレプリカを使用して、データベースへの読み取りリクエストを分散する
D) Amazon S3を使用して、頻繁にアクセスされるデータを保存し、アプリケーションから直接アクセスする

解答: A) Amazon ElastiCacheを使用して、RedisまたはMemcachedを構成し、分散型キャッシュを導入する
解説: Amazon ElastiCacheを使用してRedisまたはMemcachedを構成することで、データベースへの負荷を軽減し、アプリケーションのレスポンス時間を大幅に改善することができます。これにより、キャッシュされたデータへの高速アクセスが可能になります。

問題 76: 企業は、AWS上で運用しているアプリケーションの障害耐性を強化し、予期しないインフラ障害からの迅速な復旧を実現したいと考えています。最も適したアプローチは何ですか？
A) マルチAZ構成のAmazon RDSを使用して、データベースの高可用性を確保する
B) AWS Elastic Load Balancingを使用して、複数のインスタンスにトラフィックを分散する
C) Amazon S3のバージョニング機能を使用して、データのバックアップを管理する
D) Amazon DynamoDBを使用して、データをグローバルテーブルにレプリケートし、可用性を向上させる

解答: A) マルチAZ構成のAmazon RDSを使用して、データベースの高可用性を確保する
解説: マルチAZ構成のAmazon RDSを使用することで、インフラ障害時に自動的にフェイルオーバーが行われ、データベースの高可用性が確保されます。これにより、予期しない障害からの迅速な復旧が可能です。

問題 77: 企業は、AWS上で運用しているアプリケーションのリソース使用状況をリアルタイムで監視し、異常が発生した場合には即座にアラートを受け取りたいと考えています。最適なサービスの組み合わせは何ですか？
A) Amazon CloudWatchを使用して、メトリクスとログをリアルタイムで監視し、アラームを設定する
B) AWS CloudTrailを使用して、すべてのAPIコールを記録し、異常が発生した場合に通知を受ける
C) AWS Trusted Advisorを使用して、リソースの最適化とコスト削減の推奨を受ける
D) Amazon GuardDutyを使用して、セキュリティ脅威を自動的に検出し、対応する

解答: A) Amazon CloudWatchを使用して、メトリクスとログをリアルタイムで監視し、アラームを設定する
解説: Amazon CloudWatchは、AWSリソースのメトリクスやログをリアルタイムで監視し、異常が発生した際にアラートを受け取るためのアラーム機能を提供します。これにより、運用上の問題を即座に把握し、対応することができます。

問題 78: 企業がAWS上でグローバルに展開するアプリケーションのパフォーマンスを最適化するため、トラフィックのルーティングと最適化を行いたいと考えています。最適なサービスの組み合わせは何ですか？
A) AWS Global AcceleratorとAmazon CloudFrontを組み合わせて、トラフィックのルーティングと最適化を行う
B) Amazon Route 53とAWS WAFを組み合わせて、トラフィックのフィルタリングとセキュリティを強化する
C) Amazon S3とAmazon CloudFrontを使用して、静的コンテンツをグローバルに配信する
D) AWS Transit GatewayとAmazon VPCピアリングを使用して、トラフィックをルーティングする

解答: A) AWS Global AcceleratorとAmazon CloudFrontを組み合わせて、トラフィックのルーティングと最適化を行う
解説: AWS Global Acceleratorは、ユーザーから最も近いエッジロケーションにトラフィックをルーティングし、最適化されたネットワーク経路を提供します。また、Amazon CloudFrontはコンテンツをグローバルにキャッシュし、パフォーマンスを向上させるため、この組み合わせはグローバルに展開されるアプリケーションに最適です。

問題 79: 企業は、AWS上で機密性の高いデータを管理しており、データの暗号化を徹底したいと考えています。最も適した暗号化戦略は何ですか？
A) AWS Key Management Service (KMS) を使用して、すべてのデータを暗号化し、キーの管理を行う
B) Amazon S3のサーバーサイド暗号化を使用して、保存されたデータを自動的に暗号化する
C) AWS CloudHSMを使用して、専用のハードウェアで暗号化キーを管理し、データを保護する
D) Amazon RDSでデータベースレベルの暗号化を有効にして、保存データを暗号化する

解答: C) AWS CloudHSMを使用して、専用のハードウェアで暗号化キーを管理し、データを保護する
解説: AWS CloudHSMは、専用のハードウェアセキュリティモジュールを提供し、暗号化キーを物理的に保護します。これにより、機密性の高いデータを徹底して暗号化し、安全に管理することが可能です。

問題 80: 企業がAWS上で運用するアプリケーションのデプロイを自動化し、インフラストラクチャの変更管理を容易にしたいと考えています。最適なツールと戦略は何ですか？
A) AWS CloudFormationを使用して、インフラストラクチャのテンプレートを作成し、自動的にデプロイする
B) AWS Elastic Beanstalkを使用して、アプリケーションを手動でデプロイし、変更管理を行う
C) AWS OpsWorksを使用して、ChefやPuppetを使った構成管理を自動化する
D) Amazon EC2 Auto Scalingを使用して、インスタンスのスケーリングを自動化する

解答: A) AWS CloudFormationを使用して、インフラストラクチャのテンプレートを作成し、自動的にデプロイする
解説: AWS CloudFormationを使用すると、インフラストラクチャをコード化し、テンプレートを作成して自動的にデプロイおよび管理することができます。これにより、変更管理が容易になり、インフラストラクチャの一貫性が確保されます。

問題 81: 企業は、AWS上で運用しているアプリケーションのリソースを最適化し、過剰なリソースを削減することでコストを抑えたいと考えています。最も適したアプローチは何ですか？
A) AWS Trusted Advisorを使用して、リソースの最適化に関する推奨事項を取得し、無駄なリソースを削減する
B) AWS Cost Explorerを使用して、リソース使用状況を分析し、過剰なリソースを手動で削減する
C) Amazon CloudWatchを使用して、リソースのメトリクスを監視し、自動的にスケーリングを調整する
D) Amazon RDSのリードレプリカを減らして、データベースのコストを削減する

解答: A) AWS Trusted Advisorを使用して、リソースの最適化に関する推奨事項を取得し、無駄なリソースを削減する
解説: AWS Trusted Advisorは、リソースの最適化に関する推奨事項を提供し、無駄なリソースを特定して削減するのに役立ちます。これにより、コストを最小化しつつ、リソース効率を高めることができます。

問題 82: 企業は、AWS上でのデータ転送にかかるコストを削減しながら、グローバルに分散したユーザーに迅速なデータアクセスを提供したいと考えています。最も適したアプローチは何ですか？
A) Amazon CloudFrontを使用して、データをキャッシュし、ユーザーに近いエッジロケーションから配信する
B) Amazon S3 Transfer Accelerationを使用して、データ転送を高速化し、ユーザーの待機時間を短縮する
C) AWS Direct Connectを使用して、専用回線を通じてデータを転送し、コストを削減する
D) Amazon Route 53を使用して、最適なリージョンにユーザーを誘導し、データアクセスを改善する

解答: A) Amazon CloudFrontを使用して、データをキャッシュし、ユーザーに近いエッジロケーションから配信する
解説: Amazon CloudFrontは、データをエッジロケーションにキャッシュすることで、ユーザーに近い場所からデータを配信し、転送コストを削減しつつ、高速なデータアクセスを提供します。

問題 83: 企業がAWS上で運用するアプリケーションのログをリアルタイムで分析し、異常を迅速に検知したいと考えています。最も適したサービスは何ですか？
A) Amazon CloudWatch LogsとAmazon Kinesis Data Streamsを組み合わせて、ログをリアルタイムで分析する
B) AWS Glueを使用して、ログデータを変換し、Amazon S3に保存する
C) AWS Lambdaを使用して、ログデータを処理し、異常を検知する
D) Amazon Athenaを使用して、S3に保存されたログをクエリし、異常を検出する

解答: A) Amazon CloudWatch LogsとAmazon Kinesis Data Streamsを組み合わせて、ログをリアルタイムで分析する
解説: Amazon CloudWatch Logsはログデータを収集し、Amazon Kinesis Data Streamsと組み合わせることで、リアルタイムでログデータを分析し、異常を迅速に検知することができます。

問題 84: 企業は、AWS上でのデータベースのスケーラビリティと可用性を向上させたいと考えています。リードレプリカを利用して読み取り性能を最適化しつつ、データの整合性を保つ最適なアプローチは何ですか？
A) Amazon RDSでリードレプリカを設定し、読み取り性能をスケールアウトする
B) Amazon DynamoDBのグローバルテーブルを使用して、データを複数のリージョンにレプリケートする
C) Amazon Auroraでリードレプリカを設定し、オートスケーリングを有効にする
D) Amazon Redshiftでデータをクエリし、分析用にリードレプリカを使用する

解答: A) Amazon RDSでリードレプリカを設定し、読み取り性能をスケールアウトする
解説: Amazon RDSのリードレプリカを使用することで、データの整合性を保ちながら、読み取り性能をスケールアウトし、データベースの可用性とパフォーマンスを向上させることができます。

問題 85: 企業は、AWS上でホストするAPIをグローバルに展開し、可用性を最大化しつつレイテンシーを最小限に抑えたいと考えています。最適なソリューションは何ですか？
A) Amazon API GatewayとAWS Global Acceleratorを組み合わせて、グローバルにAPIを展開し、レイテンシーを最小化する
B) Amazon CloudFrontを使用して、APIのレスポンスをキャッシュし、グローバルに配信する
C) Amazon Route 53を使用して、APIのDNSレベルでのルーティングを最適化する
D) AWS Elastic Load Balancingを使用して、複数のリージョンにAPIを分散配置する

解答: A) Amazon API GatewayとAWS Global Acceleratorを組み合わせて、グローバルにAPIを展開し、レイテンシーを最小化する
解説: Amazon API GatewayとAWS Global Acceleratorを組み合わせることで、APIをグローバルに展開し、ユーザーに最も近いエッジロケーションから高速にアクセスさせることができ、レイテンシーを最小限に抑えながら可用性を最大化します。

問題 86: 企業は、AWS上でのデータストレージコストを削減したいと考えています。頻繁にアクセスされないデータを安全に保管し、低コストで保存する最適なソリューションは何ですか？
A) Amazon S3 Glacierを使用して、低頻度アクセスデータを長期的に保管する
B) Amazon S3 Standardを使用して、すべてのデータを標準ストレージクラスで保存する
C) Amazon EBSを使用して、データをブロックストレージに保存し、スナップショットを作成する
D) Amazon DynamoDBを使用して、低頻度アクセスデータを保存する

解答: A) Amazon S3 Glacierを使用して、低頻度アクセスデータを長期的に保管する
解説: Amazon S3 Glacierは、低頻度でアクセスされるデータを低コストで長期的に保存するためのストレージオプションであり、ストレージコストを大幅に削減することができます。

問題 87: 企業は、AWS上で運用するアプリケーションのセキュリティを強化し、不正アクセスから保護したいと考えています。最適なセキュリティ対策は何ですか？
A) AWS Identity and Access Management (IAM) で強力なパスワードポリシーを設定し、アクセス制御を強化する
B) Amazon CloudWatch Logsを使用して、すべてのアクセスログを監視し、異常を検出する
C) AWS Shield Advancedを使用して、DDoS攻撃からアプリケーションを保護する
D) AWS Key Management Service (KMS) を使用して、すべてのデータを暗号化し、セキュリティを強化する

解答: A) AWS Identity and Access Management (IAM) で強力なパスワードポリシーを設定し、アクセス制御を強化する
解説: AWS IAMで強力なパスワードポリシーを設定し、ユーザーごとのアクセス権を適切に管理することで、不正アクセスからアプリケーションを保護し、セキュリティを強化することができます。

問題 88: 企業は、AWS上でのコンプライアンス要件を満たすために、すべてのリソースに対して定期的な監査とコンプライアンスチェックを実施したいと考えています。最適なサービスは何ですか？
A) AWS Configを使用して、リソースの設定変更を監視し、コンプライアンスチェックを自動化する
B) AWS CloudTrailを使用して、すべてのAPIアクティビティを記録し、監査レポートを生成する
C) AWS IAMを使用して、ユーザーとロールに適切なアクセス権を割り当てる
D) Amazon Inspectorを使用して、インスタンスの脆弱性をスキャンし、セキュリティリスクを軽減する

解答: A) AWS Configを使用して、リソースの設定変更を監視し、コンプライアンスチェックを自動化する
解説: AWS Configは、リソースの設定変更を追跡し、コンプライアンスに関するポリシーを監視するサービスです。これにより、企業がコンプライアンス要件を満たすための定期的な監査を自動化し、リソースの適切な管理を確保できます。

問題 89: 企業は、AWS上でのデータ分析ワークロードを最適化し、パフォーマンスを向上させたいと考えています。大量のデータを効率的に処理し、クエリの応答時間を短縮するために最適なアプローチは何ですか？
A) Amazon Redshiftを使用して、データウェアハウスを構築し、大量のデータを高速にクエリする
B) Amazon RDSを使用して、リレーショナルデータベースでデータを分析する
C) Amazon DynamoDBを使用して、NoSQLデータベースで高速にデータを検索する
D) Amazon Athenaを使用して、S3に保存されたデータを直接クエリする

解答: A) Amazon Redshiftを使用して、データウェアハウスを構築し、大量のデータを高速にクエリする
解説: Amazon Redshiftは、大規模なデータウェアハウスソリューションであり、ペタバイト規模のデータを高速にクエリすることが可能です。これにより、大量データを効率的に処理し、分析ワークロードのパフォーマンスを最適化できます。

問題 90: 企業は、AWS上で複数のVPCを運用しており、それらのVPC間の通信をセキュアかつ効率的に管理したいと考えています。最も適したネットワークアーキテクチャは何ですか？
A) AWS Transit Gatewayを使用して、複数のVPCを接続し、中央で通信を管理する
B) VPCピアリングを使用して、各VPC間の通信を個別に設定する
C) AWS Direct Connectを使用して、オンプレミスから各VPCに専用回線で接続する
D) Amazon Route 53を使用して、VPC間のトラフィックをルーティングする

解答: A) AWS Transit Gatewayを使用して、複数のVPCを接続し、中央で通信を管理する
解説: AWS Transit Gatewayは、複数のVPC間の通信をセキュアかつ効率的に管理するためのハブとして機能し、中央で通信を一元管理することが可能です。これにより、ネットワークのセキュリティと管理の効率が向上します。

問題 91: 企業がAWS上で運用するアプリケーションは、短期間でのトラフィックの急増に対応する必要があります。コストを抑えながらスケーラビリティを確保するために最適なアプローチは何ですか？
A) Amazon EC2 Auto Scalingを設定して、トラフィックの増加に応じてインスタンスを自動的にスケールアウトする
B) 固定サイズのEC2インスタンスを使用して、常に高いパフォーマンスを維持する
C) Amazon RDSリードレプリカを増やして、データベースの読み取り性能を向上させる
D) Amazon S3を使用して、静的コンテンツをホストし、動的コンテンツのリクエストを分散する

解答: A) Amazon EC2 Auto Scalingを設定して、トラフィックの増加に応じてインスタンスを自動的にスケールアウトする
解説: Amazon EC2 Auto Scalingを設定することで、トラフィックの急増に対応してインスタンスを自動的にスケールアウトし、必要なリソースを提供しつつ、コスト効率を維持することができます。

問題 92: 企業は、AWS上で運用するアプリケーションの障害発生時に迅速に復旧し、ダウンタイムを最小限に抑えたいと考えています。最も適したバックアップ戦略は何ですか？
A) マルチAZ構成のAmazon RDSを使用して、データベースの自動バックアップとフェイルオーバーを設定する
B) Amazon S3にデータをバックアップし、障害発生時に手動でリストアを行う
C) AWS Storage Gatewayを使用して、オンプレミスとAWS間でデータを同期し、即時リカバリを行う
D) AWS Backupを使用して、すべてのリソースを定期的にバックアップし、リカバリポイントを頻繁に設定する

解答: A) マルチAZ構成のAmazon RDSを使用して、データベースの自動バックアップとフェイルオーバーを設定する
解説: マルチAZ構成のAmazon RDSを使用することで、データベースの高可用性が確保され、障害発生時に自動的にフェイルオーバーが行われ、ダウンタイムを最小限に抑えることができます。

問題 93: 企業は、AWS上で機械学習モデルをトレーニングし、その結果を迅速にデプロイしてビジネスに活用したいと考えています。最も適したサービスは何ですか？
A) Amazon SageMakerを使用して、モデルのトレーニング、評価、およびデプロイを一貫して実行する
B) Amazon EC2上でカスタム環境を構築し、手動でモデルをトレーニングしてデプロイする
C) AWS Lambdaを使用して、サーバーレスでモデルをデプロイし、スケーラビリティを確保する
D) Amazon RDSを使用して、トレーニングデータを保存し、SQLクエリを用いてモデルをデプロイする

解答: A) Amazon SageMakerを使用して、モデルのトレーニング、評価、およびデプロイを一貫して実行する
解説: Amazon SageMakerは、機械学習モデルのトレーニング、評価、およびデプロイを一貫してサポートするマネージドサービスであり、迅速なビジネス活用を可能にします。これにより、モデルのライフサイクル全体を効率的に管理できます。

問題 94: 企業は、AWS上で複数のアカウントを運用しており、各アカウント間で統一されたセキュリティポリシーを適用したいと考えています。最も適した管理方法は何ですか？
A) AWS Organizationsを使用して、複数アカウントに対して統一されたポリシーを一元管理する
B) 個々のアカウントでAWS IAMを使用して、手動でセキュリティポリシーを設定する
C) AWS Configを使用して、各アカウントでの設定変更を監視し、手動でポリシーを適用する
D) Amazon CloudWatchを使用して、各アカウントのメトリクスを監視し、異常を検知した場合にポリシーを適用する

解答: A) AWS Organizationsを使用して、複数アカウントに対して統一されたポリシーを一元管理する
解説: AWS Organizationsは、複数のAWSアカウントに対して統一されたポリシーを一元管理することを可能にし、セキュリティやコンプライアンスの一貫性を確保するために最適なツールです。

問題 95: 企業は、AWS上で新しいデータベースアプリケーションを構築しており、今後の成長に備えてリソースのスケーラビリティを確保したいと考えています。最適なデータベースソリューションは何ですか？
A) Amazon Auroraを使用して、スケーラブルなリレーショナルデータベースを構築し、将来の成長に備える
B) Amazon DynamoDBを使用して、スケーラブルなNoSQLデータベースを構築する
C) Amazon RDS for MySQLを使用して、定期的にスケーリング設定を手動で調整する
D) Amazon Redshiftを使用して、データウェアハウスを構築し、クエリパフォーマンスを最適化する

解答: A) Amazon Auroraを使用して、スケーラブルなリレーショナルデータベースを構築し、将来の成長に備える
解説: Amazon Auroraは、スケーラブルなリレーショナルデータベースソリューションであり、高いパフォーマンスと可用性を備えており、今後の成長に備えたリソースのスケーラビリティを確保するのに最適です。

問題 96: 企業は、AWS上で運用するアプリケーションのセキュリティイベントを一元的に管理し、迅速な対応を行いたいと考えています。最適なサービスは何ですか？
A) AWS Security Hubを使用して、複数のAWSサービスからのセキュリティイベントを統合し、一元管理する
B) AWS GuardDutyを使用して、リアルタイムで脅威を検出し、個別に対応する
C) AWS CloudTrailを使用して、APIコールの監査ログを記録し、手動でセキュリティイベントを管理する
D) AWS WAFを使用して、Webアプリケーションへの攻撃を防御し、セキュリティイベントを管理する

解答: A) AWS Security Hubを使用して、複数のAWSサービスからのセキュリティイベントを統合し、一元管理する
解説: AWS Security Hubは、AWS全体のセキュリティイベントを一元的に管理し、迅速な対応を可能にするサービスです。これにより、セキュリティの可視性が向上し、全体的なセキュリティ態勢を強化できます。

問題 97: 企業は、AWS上で運用しているアプリケーションのログデータを長期的に保存し、必要に応じて分析したいと考えています。最も適したストレージソリューションは何ですか？
A) Amazon S3にログデータを保存し、必要に応じてAmazon Athenaでクエリを実行する
B) Amazon RDSにログデータを保存し、SQLクエリで分析する
C) Amazon DynamoDBにログデータを保存し、NoSQLクエリで検索する
D) Amazon CloudWatch Logsにログデータを保存し、長期間保持する

解答: A) Amazon S3にログデータを保存し、必要に応じてAmazon Athenaでクエリを実行する
解説: Amazon S3は、大量のログデータを長期的に保存するための信頼性の高いストレージを提供します。また、Amazon Athenaを使用してS3上のデータを直接クエリし、必要な時に分析を行うことができます。

問題 98: 企業は、AWS上で機密性の高いデータを管理しており、データの暗号化を徹底したいと考えています。最適な暗号化戦略は何ですか？
A) AWS Key Management Service (KMS) を使用して、すべてのデータを暗号化し、キーの管理を行う
B) Amazon S3のサーバーサイド暗号化を使用して、保存されたデータを自動的に暗号化する
C) AWS CloudHSMを使用して、専用のハードウェアで暗号化キーを管理し、データを保護する
D) Amazon RDSでデータベースレベルの暗号化を有効にして、保存データを暗号化する

問題 99: 企業は、AWS上でホストするマルチテナントSaaSアプリケーションを設計しています。各テナントのデータ分離とセキュリティを確保するために、最も適したアプローチは何ですか？
A) Amazon RDSで各テナントに専用のデータベースインスタンスを作成し、データ分離を確保する
B) Amazon DynamoDBのテーブルで各テナントを分離し、アクセス制御を強化する
C) Amazon S3のバケットポリシーを使用して、テナントごとに異なるバケットを作成し、データを管理する
D) VPCを使用して、各テナントを分離し、ネットワークレベルでセキュリティを確保する

問題 100: 企業は、AWS上で運用するアプリケーションのフェイルオーバー戦略を強化し、可用性を最大化したいと考えています。どのアプローチが最適ですか？
A) Amazon Route 53を使用して、リージョン間のDNSフェイルオーバーを設定し、可用性を確保する
B) AWS Global Acceleratorを使用して、トラフィックのルーティングを最適化し、フェイルオーバーを実現する
C) Amazon CloudFrontを使用して、コンテンツをグローバルにキャッシュし、リージョン間のフェイルオーバーを自動化する
D) Amazon RDSのリードレプリカを使用して、フェイルオーバー時にデータベースを自動的に切り替える

解答: A) Amazon Route 53を使用して、リージョン間のDNSフェイルオーバーを設定し、可用性を確保する
解説: Amazon Route 53は、リージョン間のDNSフェイルオーバーをサポートし、リージョン障害が発生した場合に別のリージョンに自動的にトラフィックを切り替えることで、アプリケーションの可用性を最大化します。

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