コンテンツ分野 3: クラウドテクノロジーとサービス
第 3 分野は、クラウドテクノロジーとサービスに関する設問で構成されており、試験の採点対象コンテンツの 34% を占めています。
タスク
タスクステートメント 3.1: AWS クラウドでのデプロイと運用の方法を定義する。
対象知識:
AWS クラウドでのプロビジョニングと運用のさまざまな方法
AWS サービスにアクセスするさまざまな方法
クラウドデプロイモデルの種類
対象スキル:
プログラムによるアクセス (API、SDK、CLI など)、AWS マネジメントコンソール、Infrastructure as Code (IaC) などのオプションの決定
要件を評価し、1 回限りのオペレーションと反復可能なプロセスのどちらを使用するかを判断
デプロイモデルの特定 (クラウド、ハイブリッド、オンプレミスなど)
タスクステートメント 3.2: AWS のグローバルインフラストラクチャを定義する。
対象知識:
AWS リージョン、アベイラビリティーゾーン、エッジロケーション
高可用性
複数リージョンの使用
エッジロケーションの利点
対象スキル:
リージョン、アベイラビリティーゾーン、エッジロケーション間の関係の説明
複数のアベイラビリティーゾーンを使用して高可用性を実現する方法の説明
アベイラビリティーゾーン間で単一障害点が共有されないことの認識
複数のリージョンを使用するケースの説明 (ディザスタリカバリ、事業の継続性、エンドユーザーのための低レイテンシー、データ主権など)
タスクステートメント 3.3: AWS のコンピューティングサービスを特定する。
対象知識:
AWS のコンピューティングサービス
対象スキル:
さまざまな Amazon EC2 インスタンスタイプの適切な使用方法の認識 (コンピューティング最適化、ストレージ最適化など)
さまざまなコンテナオプションの適切な使用方法の認識 [Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) など]
さまざまなサーバーレスコンピューティングオプションの適切な使用方法の認識 (AWS Fargate、AWS Lambda など)
オートスケーリングにより提供される伸縮性の認識
ロードバランサーの目的の特定
タスクステートメント 3.4: AWS データベースサービスを特定する。
対象知識:
AWS データベースサービス
データベース移行
対象スキル:
EC2 でホストするデータベースや AWS マネージドデータベースを使用すべきケースの判断
リレーショナルデータベースの特定 (Amazon RDS、Amazon Aurora など)
NoSQL データベースの特定 (Amazon DynamoDB など)
メモリベースのデータベースの特定 (Amazon ElastiCache など)
データベース移行ツールの特定 [AWS Database Migration Service (AWS DMS)、AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) など]
タスクステートメント 3.5: AWS のネットワークサービスを特定する。
対象知識:
AWS のネットワークサービス
対象スキル:
VPC コンポーネントの特定 (サブネット、ゲートウェイなど)
VPC でのセキュリティの理解 (ネットワーク ACL、セキュリティグループ、Amazon Inspector など)
Amazon Route 53 の目的の理解
AWS へのネットワーク接続オプションの特定 (AWS VPN、AWS Direct Connect など)
タスクステートメント 3.6: AWS ストレージサービスを特定する。
対象知識:
AWS ストレージサービス
対象スキル:
オブジェクトストレージの用途の特定
Amazon S3 ストレージクラスの違いの認識
ブロックストレージソリューションの特定 [Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS)、インスタンスストアなど]
ファイルサービスの特定 [Amazon Elastic File System (Amazon EFS)、Amazon FSx など]
キャッシュ済みファイルシステムの特定 (AWS Storage Gateway など)
ライフサイクルポリシーのユースケースの理解
AWS Backup のユースケースの理解
タスクステートメント 3.7: AWS の人工知能および機械学習 (AI/ML) サービスと分析サービスを特定する。
対象知識:
AWS の AI/ML サービス
AWS の分析サービス
対象スキル:
AI/ML サービスと、各サービスが実行するタスクの理解 (Amazon SageMaker AI、Amazon Lex、Amazon Kendra など)
データ分析のためのサービスの特定 (Amazon Athena、Amazon Kinesis、AWS Glue、Amazon QuickSight など)
タスクステートメント 3.8: 試験対象内のその他の AWS のサービスカテゴリを特定する。
対象知識:
Amazon EventBridge、Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS)、Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) のアプリケーション統合サービス
Amazon Connect と Amazon Simple Email Service (Amazon SES) のビジネスアプリケーションサービス
カスタマーイネーブルメントサービス (AWS サポートなど)
デベロッパーツールのサービスと機能 (AWS CodeBuild、AWS CodePipeline、AWS X-Rayなど)
Amazon AppStream 2.0、Amazon WorkSpaces、Amazon WorkSpaces Secure Browser のエンドユーザーコンピューティングサービス
AWS Amplify と AWS AppSync のフロントエンドウェブとモバイルサービス
IoT サービス (AWS IoT Core など)
対象スキル:
メッセージの配信やアラートと通知の送信に適切なサービスの選択
ビジネスアプリケーションのニーズを満たす適切なサービスの選択
ビジネスサポートを支援する適切なオプションの選択
アプリケーションの開発、デプロイ、トラブルシューティング向けツールの特定
エンドユーザーのマシン上の仮想マシン (VM) の出力を表示できるサービスの特定
フロントエンドサービスとモバイルサービスを作成してデプロイできるサービスの特定
IoT デバイスを管理するサービスの特定