AWS Certified Database スキル評価

AWS Certified Database – Specialty 資格完全ガイド

AWS Certified Database – Specialty 資格は、AWS 環境におけるデータベースの設計、管理、最適化、セキュリティ、およびパフォーマンスチューニングに関する専門的なスキルを評価する資格です。この資格は、AWS のデータベースサービスを利用して、ビジネスニーズに応じたデータソリューションを構築する能力を証明します。

1. AWS Certified Database – Specialty とは？

この資格は、AWS のリレーショナルデータベース (RDS, Aurora)、NoSQL データベース (DynamoDB)、データウェアハウス (Redshift)、インメモリデータベース (ElastiCache) の設計と運用に関連するスキルを評価します。AWS 環境でのデータベース管理に関する包括的な知識と実践力が求められます。

1) 対象者

✔ AWS 環境でのデータベース管理を担当するデータベースエンジニア
✔ クラウドベースのデータベースアーキテクチャの設計に関心のある IT プロフェッショナル
✔ AWS のデータサービスを活用したパフォーマンス最適化に関わる技術者
✔ ビッグデータ、データレイク、データウェアハウスの導入・管理を行うデータアナリスト

2) 試験情報

試験時間: 180 分
問題数: 65 問
形式: 選択式 (複数選択含む)
対応言語: 英語、日本語、韓国語
受験料: $300
有効期間: 3 年
受験形式: オンラインまたは認定試験センターでの受験

2. 試験範囲

試験は以下の 5 つの主要領域から出題されます。

データベースの設計とアーキテクチャ (30%)
- Amazon RDS、Aurora、DynamoDB の設計と選定
- データベースのスケーリングとリードレプリカ
データベースの管理と運用 (25%)
- 自動バックアップとスナップショット管理
- Multi-AZ 配置と高可用性の設計
パフォーマンス最適化とモニタリング (20%)
- Amazon CloudWatch、Performance Insights による監視
- クエリ最適化とインデックスの活用
データのセキュリティとコンプライアンス (15%)
- AWS KMS を用いたデータ暗号化
- IAM ロールとアクセス管理の設定
データ移行と統合 (10%)
- AWS Database Migration Service (DMS) の活用
- オンプレミスから AWS へのデータ移行

3. 学習リソース

1) 公式教材

2) 推奨参考書

📖 "AWS Certified Database – Specialty Study Guide"
📖 "Mastering AWS Database Management" - AWS データベースの設計・運用
📖 "SQL Performance Explained" - SQL のパフォーマンス最適化

3) 無料学習動画 & 模擬試験

🎥 AWS Skill Builder - 無料学習コース
🎥 YouTube - 試験対策講座、実践ハンズオン
📝 ExamTopics 無料模擬試験

4. 合格者体験談と平均学習時間

1) 平均学習時間

📌 データベース経験者: 約 6 ~ 8 週間 (60 ~ 80 時間)
📌 初心者: 約 12 ~ 16 週間 (100 ~ 150 時間)

2) 合格者の声

✅ データベース管理者の体験談:
"Aurora の高可用性とスケーリングに関する問題が多かった。実際に構築して試すことが役立った。"

✅ クラウドアーキテクトの体験談:
"RDS と DynamoDB の違いをしっかり理解することで、試験問題に対応できた。"

✅ データエンジニアの体験談:
"AWS DMS を活用したデータ移行について実際のプロジェクト経験が試験で役立った。"

5. 不合格者の体験談と原因分析

❌ データベースの種類と用途の理解不足:
"RDS、DynamoDB、ElastiCache などの適用ケースを深く学ばなかったため、問題で苦戦した。"

❌ パフォーマンス最適化の知識不足:
"SQL クエリの最適化やインデックスの設定について実践不足で、関連問題で失点。"

❌ AWS DMS の理解不足:
"データ移行のシナリオに関する問題が多く、DMS の詳細な動作を理解していなかったため、失点。"

6. 資格を必要とする企業リスト

✔ AWS パートナー企業 (例: Accenture, Deloitte, PwC)
✔ データベースを活用する企業 (例: Oracle, IBM, SAP)
✔ 金融、ヘルスケア、製造業などのデータ集約型企業 (例: JP Morgan, Pfizer, Toyota)
✔ ビッグデータ、データ分析を活用する IT 企業 (例: Google, Amazon, Meta, Netflix)