AWS Certified Cloud Practitioner (CLF-C02)の学習教材

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• オンプレミスとクラウドの違いを理解する

  サーバーを所有する運用と、必要な能力をサービスとして利用する運用を比較し、クラウドへ移すと何が変わるかを学びます。

• オンプレミスとクラウドの違いのシナリオ判断

  販売サイト、工場、実験環境の事例から、クラウドへの移行で減る作業と残る条件を見分けます。

• 従量課金と固定費から変動費への転換を理解する

  必要な能力を先に買う費用と、使用量に応じて支払う費用を区別し、クラウド費用を数量と単価から考えます。

• 従量課金と固定費から変動費への転換のシナリオ判断

  すべて架空の単価を使い、台数・時間・保存量・比較期間を揃えて、費用の増減を計算します。

• 俊敏性と市場投入までの時間を理解する

  思い付いた機能を小さく試し、結果から次の判断へ進む速さを、資源調達・自動化・撤退のしやすさから学びます。

• 俊敏性と市場投入までの時間のシナリオ判断

  試作品の準備、キャンペーン対応、標準環境の配布を比較し、俊敏性の改善箇所と残る統制を判断します。

• 弾力性とスケーラビリティを理解する

  店のレジを考えると、客が増えても追加のレジで対応できるのが拡張性です。昼の混雑では台数を増やし、夕方には減らすように需要へ合わせる性質が弾力性です。クラウドでも処理能力の拡大と需要への追随を区別すると、必要な構成を説明できます。

• 弾力性とスケーラビリティのシナリオ判断

  イベント予約サイトは、発売直後に混雑し、終了後にはほとんど利用されなくなります。台数を増やすだけではなく、増やす時期、減らす下限、処理中の要求、共通DBまで考え、弾力的に動く構成を選びます。

• 高可用性と耐障害性を理解する

  サーバーの電源が入っていても、注文を受け付けられなければ利用者には使えないサービスです。可用性は業務として利用できるかを見ます。故障しないことだけに頼らず、故障したときも継続・回復する構成を、障害範囲と残った能力から考えます。

• 高可用性と耐障害性のシナリオ判断

  注文サイトにはWebサーバーが2台あります。しかし「2台あるから止まらない」という報告だけでは十分ではありません。配置先、DB、処理能力、正常性検査、データ復旧を追い、どの障害を乗り越えられるのかを具体的に判断します。

• AWSグローバルインフラストラクチャを理解する

  AWSの設備を、地域・地域内の障害分離・利用者に近い配信拠点という三つの視点で整理します。

• AWSグローバルインフラストラクチャのシナリオ判断

  国内販売、海外配信、障害復旧の要求から、地理的配置と地域内の障害分離を選び分けます。

• リージョン・アベイラビリティゾーン・エッジロケーションの全体像

  地域、地域内の配置、配信拠点を一枚の地図として理解し、同じ「近い」「分散」という言葉でも異なる目的を整理します。

• リージョンを理解する

  リージョンの選択を、住所選びのように距離だけで決めず、データ条件・サービス・費用・利用可能性から考えます。

• アベイラビリティゾーンを理解する

  AZをサーバー台数とは別の障害分離単位として理解し、複数AZを使うときの切替・容量・データの確認を学びます。

• エッジロケーションを理解する

  エッジロケーションを、画像を保存する元の場所と区別し、近いキャッシュから配る利点と更新時の注意を学びます。

• リージョン・アベイラビリティゾーン・エッジロケーションの違いと使い分け

  同じ「分散」でも、地域の分離、地域内の障害分離、配信の近接化では満たす要件が異なることを比較します。

• リージョン・アベイラビリティゾーン・エッジロケーションのシナリオ判断

  配置図の読み違い、片側停止時の不足、キャッシュの更新遅れを事例で整理し、何を追加確認すればよいかを判断します。

• 責任共有モデルの全体像を理解する

  AWSが守る基盤と、利用者が設定・管理するデータやアプリを区別し、サービスを変えると責任範囲がどう変わるかを学びます。

• 責任共有モデルの全体像のシナリオ判断

  事故や移行の場面から、どの層の作業を誰が担当するかを判断します。AWSの基盤保護と、自社が変更できる設定やコードを分けて解決策を選びます。

• AWS Well-Architected Frameworkを理解する

  AWS Well-Architectedの六つの柱を、設計を点検する観点として学びます。費用だけで良い設計を決めず、運用・保護・継続・性能・環境への影響を合わせて判断します。

• AWS Well-Architected Frameworkのシナリオ判断

  運用改善、障害復旧、性能測定、費用削減の提案を比較し、六つの柱を使って判断します。主目的を読む練習と、他の要求を壊さない改善の選び方を扱います。

• AWS Cloud Adoption Frameworkと移行の考え方を理解する

  AWS Cloud Adoption Framework（CAF）は、技術だけでなく事業・人・管理を含めてクラウド導入を進める枠組みです。六つの視点と、段階的に学びながら変革する流れを理解します。

• AWS Cloud Adoption Frameworkと移行の考え方のシナリオ判断

  クラウド導入で技術以外の問題が起きた事例を読み、CAFの視点と段階を選びます。事業成果、技能、統制、基盤、保護、運用を整理して次の行動を考えます。

• AWSと利用者の責任分界を理解する

  クラウドへ移すと、サーバーを置く建物や物理機器の保守を自分で行う必要は減ります。ただし、顧客名簿を誰に見せるか、EC2に入れたソフトウェアをどう更新するかは別の問題です。この単元では、作業対象を層に分け、AWSと利用者の担当を判断します。

• AWSと利用者の責任分界のシナリオ判断

  同じ「セキュリティ事故」でも、公開設定の誤り、アプリケーションの欠陥、物理設備の故障では担当と対処が異なります。EC2とS3で社内申請システムを運用する例を使い、問題の層を見つけて具体的な対策を決めます。

• IAMユーザー・グループ・ロール・ポリシーの全体像

  IAMのユーザー・グループ・ロール・ポリシーを、本人確認と操作の許可という二つの段階から整理します。

• IAMユーザーを理解する

  IAMユーザーのID、コンソールパスワード、アクセスキー、許可ポリシーを区別し、必要な用途だけに管理します。

• グループを理解する

  既存IAMユーザーの共通権限をグループで管理し、メンバー変更後も残る別の許可を確認します。

• ロールを理解する

  ロールを引き受ける流れと、信頼・操作権限・一時的認証情報の関係を学びます。

• ポリシーを理解する

  ポリシーのAction・Resource・Conditionを読み、管理方式と許可・拒否の役割を区別します。

• IAMユーザー・グループ・ロール・ポリシーの違いと使い分け

  同じIAMという名前の中で、ユーザー・グループ・ロール・ポリシーを要件から使い分けます。

• IAMユーザー・グループ・ロール・ポリシーのシナリオ判断

  監査担当の異動、EC2への権限付与、キーの廃止という独立した事例からIAMの使い分けを判断します。

• 最小権限とMFAを理解する

  社員本人であることを確かめても、その社員が全顧客データを削除してよいとは限りません。MFAは本人確認を強め、最小権限はできる操作を絞ります。二つを組み合わせる理由を、閲覧だけを行う担当者とファイルを読むアプリの例で学びます。

• 最小権限とMFAのシナリオ判断

  ある部署では、監査担当にもアプリにも管理者権限を配っていました。MFAの導入だけで改善を終えず、人の認証、アプリの認証情報、実際に必要な操作、異動時の見直しを分けて修正します。

• ルートユーザーの安全な扱い方を理解する

  AWSアカウントを作成したときのルートユーザーは非常に強い権限を持ちます。日々のEC2起動やログ閲覧へ使う主体と分け、認証情報、復旧用連絡先、利用記録を保護する必要があります。単一アカウントとOrganizationsのメンバー管理の違いも確認します。

• ルートユーザーの安全な扱い方のシナリオ判断

  小さなチームで共有していたroot認証情報は、人数やアカウントが増えると管理の弱点になりがちです。日常の作業を移す先、残ったアクセスキー、復旧連絡先、root利用の通知を見直す事例で、安全な扱いを具体化します。

• AWS OrganizationsとSCPを理解する

  Organizationsで複数アカウントをまとめる目的と、SCPで操作の上限を決める役割を分けます。

• AWS OrganizationsとSCPのシナリオ判断

  組織加入後のアクセス拒否、管理者でもできない操作、OU移動の影響を独立した事例で判断します。

• 暗号化とAWS KMSを理解する

  保存時暗号化と通信時暗号化を分け、AWS KMSが何を管理するのかを身近なファイル保護から学びます。

• 暗号化とAWS KMSのシナリオ判断

  顧客資料を保存する会社の事例で、暗号化の種類、キーの管理責任、更新後の復号を判断します。

• CloudTrailによる操作監査を理解する

  設定が変わっていたとき、「誰が、いつ、どの操作をしたか」を調べる手掛かりがCloudTrailです。CPUの監視や構成基準の評価とは異なり、AWS上の活動の証跡を扱います。記録する操作の種類と保存範囲も合わせて学びます。

• CloudTrailによる操作監査のシナリオ判断

  Web公開設定が変わり、重要ファイルも削除されました。設定変更とファイル操作は同じ記録範囲とは限りません。調査の対象、時刻、保存先を絞り、証跡がないことと操作がなかったことを区別します。

• AWS Configによる構成評価を理解する

  「ストレージを暗号化する」という社内基準があっても、資源を作り直すうちに設定がずれる場合があります。AWS Configは対象資源の構成と変更を記録し、定めたルールに合うかを評価するために使います。

• AWS Configによる構成評価のシナリオ判断

  新しく作った資源だけ暗号化されていませんでした。構成を見つける、基準と比較する、変更者を調べる、修復を確認するという段階を分け、Configを使った運用の抜けを探します。

• Amazon GuardDutyによる脅威検出を理解する

  GuardDutyはAWS環境の不審な活動を分析して脅威の兆候を知らせるサービスです。検出することと遮断・修復することを分け、他の安全性サービスとの役割の違いを学びます。

• Amazon GuardDutyによる脅威検出のシナリオ判断

  不審な認証情報利用や通信が見つかった場面で、所見の意味と次の対応を判断します。脆弱性の修正、機密データの発見、監査証跡と混同しない練習です。

• AWS Security Hub CSPMによる集約を理解する

  複数の安全性サービスから届く所見をまとめ、設定の状態を標準と照らして点検する方法を学びます。試験範囲でSecurity Hubと表記される集約・状態管理の役割について、現行公式のSecurity Hub CSPMを中心に説明します。

• AWS Security Hub CSPMによる集約のシナリオ判断

  集約画面に所見が来ない、標準のチェックが揃わない、表示上は解決でも資源が未修復といった事例を判断します。Security Hub表記の集約教材として、現行のSecurity Hub CSPMの範囲を扱います。

• Amazon Inspectorによる脆弱性管理を理解する

  Amazon Inspectorは対象資源のソフトウェア脆弱性や意図しないネットワーク露出を検出します。検査の範囲、所見の読み方、修正と再確認の流れを学びます。

• Amazon Inspectorによる脆弱性管理のシナリオ判断

  検査対象外、修正版の未配備、通知と修復の取り違えなどの事例から、Inspectorを使う脆弱性管理を練習します。検査の成功条件と更新の実施結果を対応付けます。

• Amazon Macieによる機密データ検出を理解する

  Amazon MacieでS3内の機密データを見つけ、公開設定等のリスクを把握する方法を学びます。検出対象の条件と所見の意味を押さえ、発見した情報を適切な保護へつなげます。

• Amazon Macieによる機密データ検出のシナリオ判断

  S3に置いた資料の機密性を調べる事例から、識別子・検出範囲・発見後の保護を判断します。内容を読めなかった結果と、実際に検出されなかった結果を分ける練習をします。

• AWS WAFとAWS Shieldを理解する

  AWS WAFはWeb要求をルールで検査・制御し、AWS ShieldはDDoSへの保護を提供します。対象層と機能を比較し、アプリの安全な実装や運用と合わせて使う考え方を学びます。

• AWS WAFとAWS Shieldのシナリオ判断

  攻撃的なWeb要求、正当な利用者の誤遮断、DDoSの追加保護という事例から、WAFとShieldの使い方を判断します。ルールの作成・適用・動作を分けて検証します。

• AWS Artifactとコンプライアンス情報を理解する

  AWS ArtifactはAWSの安全性・コンプライアンス資料や契約を取得・管理するためのサービスです。監査資料の範囲を理解し、自社で用意する証跡と合わせて使う方法を学びます。

• AWS Artifactとコンプライアンス情報のシナリオ判断

  監査で求められた資料が何を示すかを読み分けます。報告書の対象範囲、契約の状態、自社の操作・設定の証跡を照合し、資料取得だけで監査が終わったと判断しない練習です。

• Amazon EC2とインスタンスを理解する

  Amazon EC2はAWS上で仮想サーバーを動かすサービスです。OSのテンプレート、サーバーの能力、保存領域、通信、操作権限を別々に選びます。作成後の更新や停止・終了まで含めて、EC2を使う意味を学びます。

• Amazon EC2とインスタンスのシナリオ判断

  開発Webを本番へ移す計画です。AMIの使い方、CPUとメモリの選択、夜間停止、終了時のデータ、S3への認証情報を点検し、運用で起きる取り違えを直します。

• Auto ScalingとElastic Load Balancingを理解する

  EC2 Auto Scalingは必要な台数を調整し、Elastic Load Balancingは要求を複数の処理先へ分散します。二つの役割と組合せ、正常性の確認、増減しても動くアプリの条件を理解します。

• Auto ScalingとElastic Load Balancingのシナリオ判断

  負荷増加、異常な処理先、容量の上限、セッション消失といった事例から、台数調整と負荷分散の問題を切り分けます。仮の数値で希望台数と障害時の能力も確認します。

• AWS Lambdaとサーバーレスを理解する

  Lambdaの通常の関数実行を中心に、イベントで処理を起動するサーバーレスの考え方を学びます。管理が減る範囲と、利用者が設計するコード・権限・状態・失敗時の扱いを区別します。

• AWS Lambdaとサーバーレスのシナリオ判断

  画像処理や注文処理を例に、通常のLambda関数の適用条件を判断します。時間制限、権限不足、イベントの重複、外部サービスの能力を分けて考える演習です。

• Amazon ECS・EKS・AWS Fargateの全体像

  コンテナの保存・配置管理・実行基盤を分けて、ECS・EKS・Fargateの全体像を理解します。似た名前のサービスを一列の代替候補とみなさず、組み合わせる役割を整理します。

• Amazon ECSを理解する

  ECSのタスク定義・タスク・サービスを区別し、コンテナを実際に動かす流れを学びます。必要数を維持する管理と、計算基盤や負荷分散の役割を対応付けます。

• EKSを理解する

  EKSはKubernetesを使うためのマネージドサービスです。コントロールプレーン、Pod、実行基盤を分け、Kubernetesを選ぶ理由と利用者に残る設計を学びます。

• AWS Fargateを理解する

  Fargateはサーバー群を管理する負担を減らしてコンテナを実行する計算基盤です。ECS・EKSとの関係、必要な資源設定、ホスト管理の制約、入替えに備える運用を理解します。

• Amazon ECS・EKS・AWS Fargateの違いと使い分け

  ECS・EKS・Fargateの違いを、管理APIと計算基盤という二軸で比較します。互換性、ホスト制御、運用負担、保存と配備の役割を具体的な条件に当てはめます。

• Amazon ECS・EKS・AWS Fargateのシナリオ判断

  既存のKubernetes運用、ECSのタスク管理、ホスト機能、更新の未配備といった要件から組合せを選びます。名称の印象ではなく、管理方式と計算基盤の条件を確認します。

• Amazon VPCの基本構成を理解する

  Web画面をインターネットへ公開し、データベースは内部に置きたいとします。VPCでは、置き場所を分けるサブネット、道順を決めるルートテーブル、通信を許可するルールを組み合わせます。それぞれの役割を区別して、通信できる条件を順に学びます。

• Amazon VPCの基本構成のシナリオ判断

  Webサイトへ接続できないとき、通信ルールを広く開けるだけでは原因を直せない場合があります。ここではIPv4の二層Webシステムを例に、配置・経路・アドレス・通信許可を順番に確認し、必要な入口と出口を設計します。

• Security GroupとNetwork ACLを理解する

  Security GroupとNetwork ACLは、IP通信を通す条件を定める仕組みです。適用する場所、許可・拒否の表現、返信通信の扱いを区別し、通信経路やアプリの権限と混同しないようにします。

• Security GroupとNetwork ACLのシナリオ判断

  通信失敗を「ファイアウォールが原因」と一括りにせず、要求と返信、SGとNACL、経路とアプリへ分解します。条件が示された事例で、許可がどこに不足しているかを判断します。

• Amazon Route 53とDNSを理解する

  Route 53のDNS、ドメイン登録、ヘルスチェックという役割を整理します。名前から接続先を知る処理と、その接続先へ実際のWeb要求を送る処理を分けることが基本です。

• Amazon Route 53とDNSのシナリオ判断

  名前解決の設定を変える事例から、要件に合う公開範囲とルーティング方針を選びます。名前が解決できること、接続できること、業務が成功することを段階に分けて考えます。

• Amazon CloudFrontとCDNを理解する

  CloudFrontはコンテンツを利用者へ配信するCDNです。オリジンとエッジの役割、キャッシュのヒット・ミス、更新と利用者別の応答を学び、速さと正しさを両立する条件を理解します。

• Amazon CloudFrontとCDNのシナリオ判断

  配信が遅い、更新が見えない、利用者別の内容が混ざるといった事例から、CloudFrontの設定で何を確認するか考えます。ヒット率だけを最大化せず、内容の正確さと配信の要件を両立します。

• Amazon S3とオブジェクトストレージを理解する

  写真、ログ、バックアップなどを保存するS3はオブジェクトストレージです。ここでは一般用途バケットの基本を扱い、データの名前、保存方法、権限、世代、料金をつなげて理解します。EC2のディスクや共有ファイルとは使い方が違います。

• Amazon S3とオブジェクトストレージのシナリオ判断

  商品写真と社内契約書をS3へ移す計画です。同じ保存サービスでも公開範囲、復旧、取出し時間は違います。キーの整理だけで保護できたと考えず、用途ごとに必要な条件を確認します。

• Amazon EBS・EFSとストレージの使い分けの全体像

  ストレージは容量だけで選ぶものではありません。アプリがデータをどう読み書きするか、何台から共有するか、障害時に何を残すかを整理し、EBS・EFS・S3等の役割を比較します。

• Amazon EBSを理解する

  EBSをEC2用のディスクとして理解し、ボリュームの配置、寿命、性能、バックアップを整理します。「永続ディスクだから安全」という一言で、削除設定や復旧点の確認を省略しないことが大切です。

• EFSとストレージの使い分けを理解する

  EFSは複数のクライアントが使うファイル保存先を管理するサービスです。NFSによる共有、容量の伸縮、RegionalとOne Zone、通信とファイル権限の役割を学びます。

• Amazon EBS・EFSとストレージの使い分けの違いと使い分け

  EBS・EFS・S3・Instance Storeを、接続方法、共有、寿命、保護の軸で比較します。サービス名の暗記だけでなく、同じ要件に見える二つの構成がどの条件で分かれるかを説明します。

• Amazon EBS・EFSとストレージの使い分けのシナリオ判断

  保存先を選ぶ提案や障害対応を読み、EBS・EFS等の条件に照らして判断します。設定を変えれば直る問題と、方式そのものが要件に合わない問題を区別して説明します。

• Amazon RDS・AuroraとリレーショナルDBの全体像

  リレーショナルDBをAWSで運用する方法として、RDSとAuroraの位置付けを学びます。表とSQLを使うアプリの要件から、管理負担、可用性、読取り負荷、バックアップを分けて考えます。

• Amazon RDSを理解する

  RDSのDBインスタンスを作成するだけでなく、接続、安全性、可用性、バックアップを利用要件に合わせて設定する考え方を学びます。方式を限定して、スタンバイと読取り用複製の差を理解します。

• AuroraとリレーショナルDBを理解する

  Auroraでは、SQLを実行するDBインスタンスとデータを保持するクラスタボリュームを分けて考えます。writerとreader、エンドポイント、容量調整の役割を整理します。

• Amazon RDS・AuroraとリレーショナルDBの違いと使い分け

  RDSとAuroraを単純な上位・下位の関係で覚えず、既存エンジンの互換性、管理範囲、可用性、読取り負荷、計算容量の要件から比較します。必要な構成を揃えて費用を見積もることも重要です。

• Amazon RDS・AuroraとリレーショナルDBのシナリオ判断

  DB移行や障害対応の事例から、RDSとAuroraのどの機能が要件に直接対応するかを判断します。読取り量、更新の鮮度、復旧点、管理の自由度を問題文から読み取ります。

• Amazon DynamoDBとNoSQLを理解する

  DynamoDBはキーとドキュメントの形でデータを扱うマネージドNoSQLデータベースです。サーバー管理の軽減だけでなく、主キー、アクセスパターン、読取り整合性を設計することが重要です。

• Amazon DynamoDBとNoSQLのシナリオ判断

  DynamoDBを使う買物かご、顧客別注文、セッションの事例から、キーと読取り方を判断します。マネージドな拡張性を活かすには、どの情報をどの条件で取得するかを先に整理することが必要です。

• Amazon ElastiCacheとキャッシュを理解する

  ElastiCacheはインメモリのデータストアやキャッシュを管理するサービスです。DBの前段で繰り返す読取りを軽くする基本例から、更新時の整合性、期限、障害時の扱いを学びます。

• Amazon ElastiCacheとキャッシュのシナリオ判断

  商品情報や注文画面のキャッシュを例に、性能と正確さを同時に判断します。ヒット率の計算、更新漏れ、個人情報の分離、障害時のDB負荷を具体的な条件で確認します。

• AWS分析サービスの全体像

  分析の仕事を「データを準備する」「意味や場所を管理する」「問い合わせて集計する」に分けます。Redshift・Athena・Glueの役割は重なる部分もあるため、名称だけで排他的な三択と考えないことが大切です。

• Amazon Redshiftを理解する

  Redshiftは大規模なSQL分析を行うデータウェアハウスです。列指向の保存、並列処理、データ取込みと外部データ、ProvisionedとServerlessを、分析の目的から理解します。

• Athenaを理解する

  Athenaの基本例として、S3のログへSQLで問い合わせる流れを学びます。データ本体とテーブル定義、読み取る範囲、結果の保護を分け、Serverlessでも必要な設定を整理します。

• Glueを理解する

  Glueのカタログ、クローラー、変換ジョブを分けて理解します。データの場所と構造を知ること、実際に内容を変えること、業務上正しいことはそれぞれ別の確認です。

• AWS分析サービスの違いと使い分け

  分析の取込み、整形、問い合わせ、可視化を一つの流れで比較します。Redshift・Athena・Glueに加え、Kinesis Data StreamsとQuick Sightを必要な役割へ配置します。

• AWS分析サービスのシナリオ判断

  売上、アクセスログ、クリックデータを扱う案件から、取込み・準備・分析・共有の役割を判断します。サービス選択だけでなく、スキャン量、件数、単位、権限の確認まで行います。

• 連携・顧客対応・アプリ配信の全体像

  注文処理をつなぐ仕組みと、顧客・端末・従業員へアプリケーションを届ける仕組みを学びます。まず何を誰へ渡すのかを整理し、メッセージ待機、通知、イベント振分け、利用者向け配信の役割を区別します。

• Amazon SQSを理解する

  SQSを仕事の待合室として理解し、送信、受信、処理、削除を順に追います。順序、重複、失敗時の再試行を別々に考えると、キューが保証する部分とアプリで管理する部分を区別できます。

• SNSを理解する

  SNSは通知を発行する側と購読する側を分けるサービスです。トピック、購読、フィルター、SQSとの組合せを学び、通知を受け付けたことと利用者が処理したことを区別します。

• EventBridgeを理解する

  EventBridgeは出来事を受け取り、内容に合う処理へつなぎます。イベントバスとルールを中心に、Pipes、Scheduler、再試行の役割を区別し、イベント駆動の設計を具体例で理解します。

• 連携・顧客対応・アプリ配信の違いと使い分け

  名前ではなく、仕事を待たせるのか、複数先へ知らせるのか、出来事の内容で振り分けるのかを基準に比較します。顧客や従業員へ提供するサービスも、受取先と利用形態を具体化して選びます。

• 連携・顧客対応・アプリ配信のシナリオ判断

  注文処理、機器の測定、顧客との連絡、従業員の作業環境という事例でサービスの役割を選びます。計算では到着・完了・コピー配信のどれを数えているかを明示し、再送を業務の二重実行にしない判断も練習します。

• Amazon CloudWatchによる監視を理解する

  注文サイトが遅いときは、CPU、要求数、エラー数、ログを時間に沿って確認します。CloudWatchはこうした運用状態を観測するためのサービスです。数値を表示することと、異常を検知して知らせることを分けて学びます。

• Amazon CloudWatchによる監視のシナリオ判断

  イベント開始後に注文が遅くなりました。平均CPUは低く、アラームも鳴っていません。どの値を集め、どの条件で異常とし、ログや操作記録をどう照合するかを検討します。

• CloudFormation・IaCと開発運用ツールを理解する

  CloudFormationで資源の構成をコードとして管理する意味を学びます。アプリをビルドするCodeBuild、リリース手順をつなぐCodePipeline、実行中の要求を追うX-Rayと役割を区別し、変更前後の確認まで理解します。

• IaC・開発運用ツールのシナリオ判断

  検証環境を再現する、資源を更新する、リリースを自動化する、遅い要求を調べるという場面で、使う情報とサービスを選びます。テンプレートや変更セットの成功をデータの復旧や業務の成功と取り違えない練習です。

• AWS Backupと災害対策を理解する

  AWS Backupで保護対象と保存方針をまとめる方法を学びます。RPO・RTO、別の障害範囲へのコピー、復元テスト、オンプレミスとS3をつなぐStorage Gatewayを区別し、災害時に業務を戻せる条件を整理します。

• AWS Backupと災害対策のシナリオ判断

  バックアップの取得から災害後の再開まで、目標と実績を比較します。時刻・所要時間・対象選択を具体化し、コピーやGatewayの設置だけでは完了しない準備をシナリオから判断します。

• データ・サーバー移行とAWSへの接続の全体像

  移行では、DBの中身、サーバー全体、ファイル群のどれを動かすのかを最初に決めます。DMS、MGN、DataSync、Snow Familyの役割と現行提供状態を区別し、接続方法や切替後の確認まで考えます。

• AWS DMSを理解する

  DMSによる既存データの移行と、移行中に生じる更新の追従を学びます。異種DBの構造変換、接続条件、データ検証、切替を別工程として理解し、転送完了だけでは足りない条件を確認します。

• AWS Transform MGNによるサーバー移行を理解する

  MGNを、既存サーバーをAWS上へ移すための仕組みとして学びます。初期複製、継続追従、テスト起動、切替の流れを追い、DBエンジン変換やアプリの再設計との違いを理解します。

• Snow Familyの概念と現在の転送手段を理解する

  Snow Familyを物理機器によるデータ転送や現地処理の考え方として学びます。新規注文の提供条件が変わっているため、旧資料の概念と現在の実務上の選択を分け、転送時間・取扱い・代替手段を判断します。

• データ・サーバー移行と接続の違いと使い分け

  DB・サーバー・ファイルという移行対象と、インターネットVPN・専用接続・物理移動という経路を別の軸で比較します。要件に対して何が自動化され、何を別に準備するかを判断します。

• データ・サーバー移行と接続のシナリオ判断

  移行対象、必要な変換、変わり続けるデータ、利用できる接続という条件から手段を選びます。転送時間の計算と業務の切替を別に考え、旧資料の機器名を現行の提供保証としない判断を練習します。

• AWSのAI・機械学習サービスの全体像

  AI/MLサービスは、入れる情報と求める結果から位置付けを考えます。既存のAI機能をAPIで使う方法、会話を組み立てる方法、自分のモデルを学習・配備する方法を区別し、結果の検証とデータ管理も学びます。

• 音声・文書・対話のAIサービスを理解する

  既成のAIサービスを使うと、自分で認識モデルの全工程を作らずに音声・文章・画像・文書を扱えます。入力と必要な出力、Lexの会話の流れ、誤認識への対応を具体例で学びます。

• SageMaker AIと機械学習の工程を理解する

  SageMaker AIの役割を、データ準備、学習、評価、配備、推論、運用の順に学びます。MLを一つのAPIの成功だけで評価せず、未知のデータで役立つか、費用と権限も含めて使えるかを考えます。

• AI・機械学習サービスの違いと使い分け

  AIサービスを選ぶときは、認識するもの、欲しい出力、自分で管理するモデル開発の範囲を具体化します。音声・言語・画像・文書・対話・モデル開発・生成AIの違いを、組合せも含めて比較します。

• AI・機械学習サービスのシナリオ判断

  録音、請求書、予約会話、需要予測、回答生成の事例からサービスの役割を判断します。単にAPIが成功したかではなく、得られた結果が業務で使えるかを数値と具体的な条件で確認します。

• EC2の購入方式とAWSの支援窓口の全体像

  購入方法は値段だけでなく、使用期間の約束、中断への対応、容量や専用ハードウェアの必要性から選びます。また、障害情報を調べること、技術相談をすること、外部の専門家へ依頼することは異なる仕事です。費用と支援の全体像を整理します。

• EC2オンデマンドと容量予約・専有環境を理解する

  オンデマンドは、必要なときに計算資源を使う基本の購入方式です。長期約束をしない柔軟性と、停止しても残る費用、容量確保や専用性を別に判断することを学びます。

• Savings Plansを理解する

  Savings Plansは一定の対象使用金額を約束して割引を受ける仕組みです。時間当たりの約束、適用対象、余った約束分、容量との違いを理解すると、割引率だけで過剰購入する失敗を防げます。

• Reserved Instances（RI）を理解する

  EC2 Reserved Instances（RI）は、一定期間の利用を約束して対応する使用へ割引を得る仕組みです。リージョンとAZの範囲、支払い方法、構成条件、組織内の割引共有を、物理インスタンスの購入と混同せず学びます。

• Spotを理解する

  SpotはEC2の余剰容量を活用する購入方式です。安い単価だけを見ず、中断しても安全に再開できる処理、容量の選び方、失敗を含む総費用を判断します。

• EC2購入方式・容量・支援の違いと使い分け

  同じEC2でも、利用を約束できる量、中断の許容、容量やライセンスの要件によって適する購入方法が変わります。調達するソフトウェアや専門支援も含め、似た言葉を要件の違いから比較します。

• 料金・容量・サポートのシナリオ判断

  複数の業務条件を読み、購入方法とサポートの経路を判断します。数字の前提、時間ごとの約束、容量と割引の違い、現行・旧サポートプランを区別し、具体的な状況に合う理由を説明します。

• ストレージクラスとライフサイクルを理解する

  S3の保存クラスは、アクセス頻度だけでなく待てる時間、必要な冗長性、保存期間やサイズから選びます。ライフサイクルで移行・削除を管理する際も、保存単価だけで総費用を判断しないことが重要です。

• ストレージクラスとライフサイクルのシナリオ判断

  保存クラスやライフサイクルを具体的なデータの条件から判断します。アクセスの頻度、取出し待ち、保存期間、オブジェクト数、版管理を整理し、安い保存単価だけでは決まらない総費用を計算します。

• データ転送コストの考え方を理解する

  データ転送の料金は、データがどこからどこへ、どの経路で何GB移るかで変わります。転送料と中継サービスの処理料を分け、無料となる区間があっても経路全体が無料とは限らないことを学びます。

• データ転送コストの考え方のシナリオ判断

  通信量と経路が異なるケースを比較し、データ転送費用を判断します。無料区間を広く解釈しすぎず、処理・保存・要求料金も足し、可用性を保ちながら費用を改善する練習をします。

• AWS Pricing Calculatorを理解する

  新システムの料金はサービス名だけでは決まりません。どの地域で、何台を何時間動かし、どれだけ保存・転送するかを仮定して見積もります。Pricing Calculatorを用い、比較する条件と見積もりに含めた範囲を説明できるようにします。

• AWS Pricing Calculatorのシナリオ判断

  二つの提案書で片方の月額だけが安く見えます。しかし稼働時間、保存量、割引の約束が違うなら、その数字だけでは選べません。提案条件をそろえ、費用の差を説明する演習です。

• AWS Cost Explorerを理解する

  先月よりAWSの請求が増えても、合計額だけでは対策を決められません。Cost Explorerでは、いつ、どのサービスやアカウントの費用が増えたかを分けて調べます。実績の分析と予算通知、将来構成の見積もりを区別します。

• AWS Cost Explorerのシナリオ判断

  販売イベント後、AWS費用が前月より増えました。開発環境の放置、顧客への転送増、構成の変更など、原因候補は複数あります。分析条件をそろえ、数字と操作記録を結び付けて対策を選びます。

• AWS Budgetsと予算アラートを理解する

  月末に請求額を見て初めて超過に気付くことを避けたいとき、予算と通知を準備します。AWS Budgetsでは目標に対する実績や予測を監視します。ただし予算は請求を自動的に打ち切る契約ではありません。

• AWS Budgetsと予算アラートのシナリオ判断

  開発チームの月額目標は100、通知は80%です。月半ばの実績は60ですが月末予測は120になりました。通知が何を意味するか、誰が何を調べるか、どこまで自動化できるかを具体的に考えます。