AWS認定ソリューションアーキテクトアソシエイトの再認定のために勉強しております。合格体験記を調べてみると、AWSのホワイトペーパーを読むと良いと書いてありますね。私の約3年前の勉強時に1度目受験で不合格、ホワイトペーパーを読んで臨んで2度目で合格でした。

ということで、今回もホワイトペーパーを読んでから試験に臨もうと思います。

セキュリティとコンプライアンス

• 引用します。While AWS manages security of the cloud, you are responsible for security in the cloud. これは日本語に訳さないほうがしっくりくる表現ですね。AWSはクラウド自体のセキュリティは管理するが、クラウドの中のセキュリティはユーザの責任です。

Analysis（分析）

分析に関わるサービスの記載が多くあります。無理せずできるだけ沢山記載していきます。

Amazon Athena

• サーバレスでS3の中のデータを標準SQLで分析できる。

Amazon CloudSearch

• マネージド型のWebサイトのための検索サービス。

Amazon EMR

• ビッグデータのプラットフォーム。

Amazon FinSpace

• 金融業界向けのデータ管理・分析のためのサービス。
• 金融機関では、莫大なデータ（証券の価格やポートフォリオ）を取り込んで、分析する必要があるが、そういったことを助けるサービス。
• ボリンジャーバンド等、100以上の機能を備えている。

Amazon Kinesis

• これは聞き覚えがあるのでソリューションアーキテクトアソシエイトの試験で出たかも知れない。今回も出るかも知れない（あくまで予想）。
• リアルタイムデータを分析して、素早く対応できるサービス。
• リアルタイムとは、例えば、ビデオ、音、アプリのログ、Webサイトのクリック数等、IoTで収集したログ（利用状況ログ、センサーログ）、等。
• 現在次の4つのサービスがある。Kinesis Date Firehose、Kinesis Data Analytics、Kinesis Data Streams、Kinesis Video Streams。

Amazon Kinesis Data Firehose

• ストリーミングデータを読み込み、Amazon S3やAmazon Redshift、Amazon OpenSearch Service、Splunk等に書き込むサービス。
• Amazon S3にデータ保管することで、（AWSサービスでない）既存のビジネス分析ツール等が使えるようになる。

Amazon Kinesis Data Analytics

• ストリーミングデータを取り込んで分析できる。
• SQLユーザは簡単にそのデータをクエリしたりできる。

Amazon Kinesis Data Streams

• スケーラブルなデータストリーミングサービス。
• 継続的に1秒当たり数ギガバイトものデータをキャプチャできる。
• Webサイトのクリック数やDBイベント、ソーシャルメディア等、色々なソースからキャプチャできる。

Amazon Kinesis Video Streams

• 接続されたデバイスからビデオを安全にAWSへストリーミングする。
• ストリーミングしたビデオをライブ再生したり、オンデマンドで再生できる。

Amazon OpenSearch Service

• データをリアルタイムに分析して可視化するために、OpenSearchを構築・スケーリング等できる。
• 簡単に使えるAPIやリアルタイムな分析が可能になる。
• Amazon Elastisearch Serviceの後継である。

Amazon Redshift

• 最も広く使われているデータウェアハウスのサービスである。
• 速く簡潔にコスパ良く、SQLやBI（Business Intelligence）ツールでデータの分析ができる。
• テラバイトからペタバイトに及ぶデータに対して分析クエリを実行させられる。

Amazon QuickSight

• 速いクラウド版BI（Business Intelligence）サービス。
• ソフトウェアのインストールすることなく、多くのユーザに対してスケーリングできる。

AWS Data Exchange

• サードパーティーのクラウドからデータをサブスクライブできる。
• サードパーティーには、ロイターやフォースクエア等が含まれる。
• サブスクライブしたデータは、AWS Data Exchange APIを使って読み込み、S3に保存でき、そこからAWSの分析サービスや機械学習サービスと連携できる。
• ユースケースの一つとして、レストランが人口と地理のデータを取り込み、最適な出店場所を選ぶ、ということができる。

AWS Data Pipeline

• AWSのコンピューティングサービスとストレージの間でデータを移動させることができる。
• 定期的にデータにアクセスして、加工したり、結果をS3等に送ることができる。
• データを（S3等に）移行した上で処理等ができるため、コンピューティング側のリソースを気にする必要が減ったり、データ破損による繰り返し実行等もできる。

AWS Glue

• ETL（extract, transform, load）サービスである。
• ETLの各文字は抽出、変換、抽出を示し、データ統合時に必要となるプロセスの頭文字である。
• ETL処理により、データベース等からデータを抽出し、扱いやすいフォーマットに変換して、データウェアハウスに書き出す。これにより、BIツールで分析する際に扱いやすいフォーマット（形式等）になる。

AWS Lake Formation

• データレイクを簡単にセットアップできるサービス。
• データレイクとは、オリジナルデータや加工済みデータ問わない全てのデータが保存されるレポジトリである。
• 一般的に、データレイクのセットアップと管理は、多くのマニュアルを要するし、多くの時間も費やす必要がある。データの書き込み、監視、パーティショニング、等々。しかし、AWS Lake Formationを使うことにより、データの保管場所とセキュリティの設定をする程度で済む。

AWS Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)

• Apache Kafkaでストリーミングデータを処理するアプリケーションを構築・実行するサービス。
• Apache Kafkaとはオープンソースの分散メッセージキューであり、大量のデータを受け渡す役割を担う。
• Apache Kafkaの設定やスケーリング、本番環境による管理は非常にむずかしいものがあるが、このAmazon MSKを使えば、数回のクリックで設定が完了し、クラスターを構成できる。

疑問点等

• Amazon OpenSearch Serviceの具体的なユースケースが知りたい。