AWS無料問題集 ＞ 図解学習
Athena・Redshift・Glue・Kinesis
CLF-C02対象の代表的な分析サービスを用途別に整理する。
まず図でつかむ
覚え方： 名前を丸暗記するより「何をしたい時に使うか」を1行で説明できるようにすると、選択問題で判断しやすくなります。
ポイントを詳しく理解する
ここは試験で選択肢を見分けるために、用語だけでなく「何のために使うか」まで押さえます。
AthenaはS3へSQL
S3に保存したログなどへ、サーバーを用意せずSQLクエリを実行して分析できます。
Glueはデータを整える
データ統合、ETL、データカタログなど、分析前のデータ準備で登場します。
Kinesisは流れてくるデータ
クリックストリームやログなど、リアルタイム/ストリーミングデータを扱う用途です。
Redshiftはデータウェアハウス
大量の構造化データなどを分析するDWHサービスです。
QuickSightは見える化
分析結果をグラフやダッシュボードとして可視化するBIサービスです。
流れで覚える
データ発生→Kinesis、整形→Glue、保存→S3、SQL分析→Athena/DWH→Redshift、可視化→QuickSightというイメージが役立ちます。
試験ではどう考える？
問題文ではサービス名そのものではなく、要件や課題が提示されることがあります。まず「計算・保存・ネットワーク・セキュリティ・コスト」など目的を特定し、その目的に合うサービスへ絞り込みます。似たサービスが並んだ場合は、運用負荷、データ形式、接続方法、セキュリティ上の目的などの違いを確認します。
もう一段深く理解する
AWS分析サービスは役割で整理すると覚えやすいです。AthenaはS3上のデータへSQL、Glueはデータ統合/ETL、Kinesisはストリーミング、Redshiftはデータウェアハウス、QuickSightはBI可視化です。
覚え方： Athena＝SQL、Glue＝接着/ETL、Kinesis＝流れ、Redshift＝DWH、QuickSight＝見える化。
似たサービスとの比較
| Athena | S3上のデータをサーバーレスにSQL分析 |
|---|---|
| Glue | データ統合・ETL・カタログ |
| Kinesis | ストリーミングデータ |
| Redshift | データウェアハウス |
| QuickSight | BI・ダッシュボード |
試験での見分け方
- S3ログをSQLで直接分析→Athena
- ETL→Glue
- リアルタイムストリーム→Kinesis
- 大規模DWH→Redshift
- 可視化→QuickSight
※ 試験ではサービス名だけでなく、要件・運用負荷・可用性・コストなどの条件から判断する問題が出ます。
3問ミニチェック
答えを考えてから開いて確認してください。
Q1. S3上のデータをSQLで分析するサービスは？
Q2. ETL/データ統合サービスは？
Q3. BIダッシュボードサービスは？
問題で定着させる
図で理解したら、ORIVECTORの無料300問問題集で実際の選択問題に慣れましょう。
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