STEP 1 · 学習

DVA-C03 学習デベロッパー – アソシエイト

公式の出題分野ごとに要点を読み、各分野の最後にある「この分野を練習する」でその分野だけの問題を解きます。分野の比率が大きいほど本試験での出題が多くなります。

DVA-C03:学び方と判断の練習

開発者の問題では正常系のAPI呼び出しだけでなく、タイムアウト、重複実行、再試行と権限不足を追います。新版の範囲と旧版教材は公式ガイドで照合してください。

この順序で理解する

自分の言葉で説明する課題

受注先が停止しても注文を失わない連携を考え、キューを置く場所、再処理、同じ注文を2回扱わない条件を説明してください。

掲載教材から読む判断例

次は当サイト独自の練習問題(dvac03-r-saac03-091)です。実際の試験問題を再現したものではありません。

システム間の連携方式を選んでいる。受注システムから在庫システムへ処理を渡す。在庫システムが一時的に止まっても受注データを失わず、復旧後に順番に処理したい。最も適したサービスはどれか。

  1. Amazon EventBridge
  2. Amazon SNS
  3. Amazon SQS
  4. AWS Step Functions
解答と理由

正解:3「Amazon SQS」

SQS はメッセージを保持し、受け側は自分のペースで取り出して処理する。送り側と受け側の処理を時間的に切り離せる。

練習後に残すもの

正答数だけでなく、判断に使った制約と選ばなかった選択肢の理由を1行ずつ残します。条件を変えたら答えが変わるか説明できなければ、関連する分野へ戻ります。下の分野別解説と公式資料で確認してください。

この学習順序は編集部の提案で、公式の受験要件ではなく、合格を約束するものでもありません。試験日・版・出題範囲は本ページに掲載した公式資料で確認します。

01

AWS サービスによる開発

Development with AWS Services

30%

学習目標

  • 重複する注文イベントを投入し、保存件数と再試行後の結果を確認する。

要点

  • SDK の一時エラーは上限付きバックオフで扱います。SQS の再配送を前提に注文 ID の条件付き書き込みで重複を防ぎます。DynamoDB はアクセスパターンからキーと索引を選び、Query と Scan の違いを確認します。

業務での使いどころ

  • 実践重複する注文イベントを投入し、保存件数と再試行後の結果を確認する。

この分野で確認する判断(当サイト作成)

  • イベントとデータ操作を正しく実装する
  • スケーラブルで疎結合なアーキテクチャを設計する
  • 高性能なデータベースのソリューションを決める

公式の学習リソース

02

セキュリティ

Security

26%

学習目標

  • 別利用者のセッション ID と権限外のツール要求が拒否されることを試す。

要点

  • 認証情報はロールから取得し、機密値は Secrets Manager などから読みます。AI の応答を認可の根拠にせず、ツール実行をサーバー側で制御します。会話・キャッシュを利用者別に分け、入力とログの機密項目を必要に応じてマスクします。

業務での使いどころ

  • 実践別利用者のセッション ID と権限外のツール要求が拒否されることを試す。

この分野で確認する判断(当サイト作成)

  • アプリと AI 利用の権限境界を守る
  • AWS リソースへの安全なアクセスを設計する
  • 適切なデータセキュリティの管理策を決める

公式の学習リソース

03

テストとデプロイ

Testing and Deployment

22%

学習目標

  • 検証用の新版でエラーを発生させ、アラーム後に旧版へ戻ることを確認する。

要点

  • ビルド済みイメージの digest を固定し、テストした成果物を環境間で昇格します。SAM のイベント試験に加えて実環境の認可と連携も確認します。Lambda の加重エイリアスと CodeDeploy を使う場合は、アラームと戻し先を事前に設定します。AI 作成テストも異常系や境界値をレビューします。

業務での使いどころ

  • 実践検証用の新版でエラーを発生させ、アラーム後に旧版へ戻ることを確認する。

この分野で確認する判断(当サイト作成)

  • 同じ成果物を検証して段階配信する

公式の学習リソース

04

トラブルシューティングと最適化

Troubleshooting and Optimization

22%

学習目標

  • 同じ負荷で変更前後の p95 遅延・エラー率・費用を比較する。

要点

  • requestId とトレース ID を関連付け、ログ・メトリクス・トレースから遅延箇所を絞ります。Lambda のメモリや同時実行数は実測で調整し、接続プールで DB を保護します。AI の提案は仮説として再現試験で検証し、キャッシュは鮮度と失効条件を決めてから採用します。

業務での使いどころ

  • 実践同じ負荷で変更前後の p95 遅延・エラー率・費用を比較する。

この分野で確認する判断(当サイト作成)

  • 証拠で障害を切り分け最適化する
  • 高性能で弾力的なコンピューティングを設計する

公式の学習リソース

読み終えたら

ご利用上の注意(非公式・独自問題・合格保証なし)