AWS Certified Data Engineer - Associate (DEAC01) 試験において、データの取り込みと変換は、現代のデータエンジニアリングに不可欠な中核的スキルを問う分野です。この分野では、リアルタイムストリーミングデータからバッチ処理、サーバーレスアーキテクチャまで、多様なデータパターンに対応できる設計・実装能力が問われます。

本記事では、データの取り込みと変換を"リアルタイムストリーミング処理"、"バッチETL処理と最適化"、"サーバーレスデータ処理"、"データウェアハウス処理"の4つの柱に分け、Kinesis、AWS Glue、Lambda、Step Functions、Redshiftなど17の重要トピックを網羅し、実践的な問題とともに解説します。

現代のデータエンジニアリングでは、IoTデバイス、Webアプリケーション、モバイルアプリから生成される大量のリアルタイムデータを効率的に取り込み、処理する能力が不可欠です。AWS Kinesisファミリーは、毎秒数千件から数百万件のデータレコードを処理する高スループットストリーミング処理を実現します。

リアルタイムストリーミング処理では、データの特性とビジネス要件に応じてKinesisサービスを適切に選択することが重要です。Data Firehoseによる簡単なデータ取り込み、Data Streamsによる高度なストリーミング制御、Lambdaとの組み合わせによるリアルタイム処理など、用途に応じた最適なアーキテクチャを構築できます。

以下の記事では、各Kinesisサービスの詳細な実装方法と効果的な設計パターンを学習できます。

大規模なデータ変換処理において、AWS Glueは分散処理能力とマネージド環境を提供する中核的なサービスです。Python ShellとPySparkの適切な選択、データフォーマット変換の最適化、パフォーマンスチューニングによる高速化技術まで、効率的なETLパイプライン構築のベストプラクティスを習得する必要があります。

バッチETL処理では、データサイズと処理パターンに応じた最適なサービス選択とパフォーマンス最適化が重要です。小規模データ向けPython Shell、大規模データ向けPySpark、列指向フォーマットによるクエリ最適化、パーティション化による処理効率向上など、要件に応じた設計選択により、コスト効率と処理性能を両立できます。

以下の記事では、各ETL手法の詳細な実装方法と効果的な最適化戦略を学習できます。

軽量で頻繁なデータ処理タスクにおいて、AWS Lambdaは運用負荷を最小化しながら高い柔軟性を提供します。同時実行制限の理解と対処、大容量ファイル処理における制約の克服、SAMによる効率的な開発・デプロイメントワークフローまで、サーバーレスアーキテクチャの実践的な活用法を習得する必要があります。

サーバーレスデータ処理では、Lambda固有の制約とベストプラクティスを理解することが重要です。同時実行数制限の適切な管理、エフェメラルストレージやEFSによる容量制約の解決、SAMによる効率的な開発ワークフローなど、サーバーレスアーキテクチャの特性を活かした設計パターンを構築できます。

以下の記事では、各Lambda活用手法の詳細な実装方法と効果的なトラブルシューティング戦略を学習できます。

Amazon Redshiftを中心としたデータウェアハウス環境では、データベース内での効率的な処理とワークフロー管理が重要です。ストアドプロシージャによるデータベース内変換、Step Functionsとの組み合わせによる複雑なワークフロー管理、Data APIによる外部システムとの統合、DMSによるデータマイグレーション戦略まで、包括的なデータウェアハウス活用法を習得する必要があります。

データウェアハウス処理では、データベース内処理の最適化と外部ワークフロー管理の組み合わせが重要です。Redshiftストアドプロシージャによるデータベース内変換、Step Functionsによる複雑なワークフロー管理、Data APIによる外部統合、DMSによるデータマイグレーションなど、用途に応じた最適な処理パターンを構築できます。

以下の記事では、各データウェアハウス活用手法の詳細な実装方法と効果的な統合戦略を学習できます。

AWSにおけるデータの取り込みと変換は、リアルタイムストリーミング、バッチETL、サーバーレス処理、データウェアハウス処理という4つの主要パターンを理解し、データ特性とビジネス要件に応じて最適なサービス組み合わせを選択することが不可欠です。

本記事で取り上げた実践問題は、DEAC01試験で問われる中核的な知識です。各サービスの特性と適用場面を正確に理解し、パフォーマンス・コスト・運用性のバランスを考慮した最適なソリューションを設計する能力を養うことが合格への鍵となります。

この分野では、実際の企業のデータパイプライン要件に基づいたシナリオ問題を数多く解くことが、合格への最短ルートです。各サービスの技術的な詳細を理解した上で、複数の制約条件を満たす最適解の選択を繰り返し練習することが重要です。

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