AWS Certified CloudOps Engineer – Associate（SOA-C03）の試験に952点で合格した経験をもとに、実際の勉強方法を記します。既にSOA-C02を取得していたため比較的短期間での合格となりましたが、初心者の方から経験者の方まで参考にしていただきたい情報をまとめました。
はじめに、CloudOps試験はSAAやDVAに比べてかなり難しいと思います。
なぜならCloudOpsではトラブルシューティングや動いているシステムの監視や改善が問われるため、初心者には特にイメージがつきにくいためです。ゆえに、何を問われているのかを理解できないことが多いと思います。私も最初にSOA-C02を受けたときはそうでした。
いきなりSOAを取得されるのではなく、初心者は先にSAAやDVAを取得されることをおすすめしたいと思います。
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- 効率的な学習方法を探している方
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筆者の受験時点の経歴・背景
私のAWS関連の経験をご紹介します：
- AWS経験年数：受験時点で約6年間
- 主な業務内容：AWSを使ったクラウドシステムの設計・開発、プロジェクトマネジメント、運用開始後の保守業務
- 既に取得していたAWS認定資格：SAA（Solutions Architect Associate）、SAP（Solutions Architect Professional）、SCS（Security Specialty）、DOP（DevOps Professional）など
- SOA-C03受験時のスコア：952点（1000点満点）
既にSOA-C02を取得済みだったため、C02からC03へのアップデート要素を中心に学習を進めました。
AWS Certified CloudOps Engineer – Associate（SOA-C03）とは
AWS Certified CloudOps Engineer – Associateは、AWS上でシステムの運用・監視・自動化を担当するエンジニア向けの中級認定資格です。従来のSysOps Administrator Associateから名称が変更され、より運用とオペレーションに焦点を当てた試験内容になっています。
- 試験時間：130分（2時間10分）
- 問題形式：選択式（複数選択、単一選択）
- 問題数：65問
- 合格点：720点（1000点満点）
- 公式ページ：AWS Certified CloudOps Engineer – Associate
学習期間とスケジュール
私の学習期間：2週間程度
すでに前のバージョンであるSOA-C02を既に取得していたため、比較的短期間での学習となりました。
- 学習期間：約2週間
- 1日の学習時間：1〜2時間
- 総学習時間：約20時間程度
経験レベルによる学習期間の目安
経験レベルによって学習期間は大きく異なると思います。以下は私のSOA-C02試験やSAA試験の経験を踏まえた目安時間です。：
- SOA-C02取得済みの方：2週間〜1ヶ月程度
- AWS経験があるがSOA未取得の方：1〜2ヶ月程度
- AWS初心者の方：少なくとも1ヶ月以上（2〜3ヶ月が目安）
私は経験者だったため2週間で取得できましたが、初心者の方はより長期的な学習計画を立てることをおすすめします。
使用した学習リソースと勉強方法
1. AWS公式ドキュメント（最重要）
C03で新規追加されたサービスの公式ドキュメントを重点的に読み込みました。公式ドキュメントは最新の情報が記載されており、試験対策として最も信頼できる情報源です。
公式ドキュメントで学習したしたサービス：
公式ドキュメントを読む際の注意点：
AWS公式ドキュメントの日本語版は機械翻訳によるものであることが多く、技術的な内容が難しく、初心者には理解しにくい場合があります。特に複雑な概念や専門用語が多いサービス（ECS、EKS、CDKなど）では、ドキュメントを読むだけでは理解が難しいと感じました。
初心者へのおすすめ学習法：
理解に自信がない方は、NotebookLMなどのAIツールを活用して、公式ドキュメントの内容をAIと対話しながら理解を深めることが非常に有用だと思います。私自身もNotebookLMを使用して、公式ドキュメントの内容をAIに説明してもらいながら、わからない部分を質問して理解を深めました。AIツールを使うことで、機械翻訳でわかりにくい部分も、わかりやすい日本語で説明してもらえるため、学習効率が大幅に向上します。
2. AWS Black Beltシリーズ
最も役に立った学習リソースは、AWS Black BeltのYouTube動画でした。SOA-C03で有用なAWS Black Beltは以下にまとめているのでぜひご参照ください。
https://sal-blog.com/aws-soa-c02-vs-c03/#index_id19
- メリット：通勤時間中に聞き流すだけでサービスの知識をアップデートできる
- 活用方法：移動時間や隙間時間を有効活用して学習効率を大幅に向上
- 学習のポイント：動画を見るだけではなく、重要な部分はメモを取りながら視聴
AWS Black Beltの動画は、サービスごとに体系的にまとまっており、試験対策だけでなく実務でも役立つ知識が得られます。
3. AWS公式試験ガイド
試験ガイドの確認は必須です。私自身、以前SOA-C02の試験を受けた際、問題集だけ解いて試験ガイドを確認せずに臨んだ結果、不合格になった経験があります。
- 試験ガイドを入念に確認
- C02合格者はC03の差分を明確に把握
- 出題範囲のサービスをすべてチェック
試験ガイドには、出題範囲のサービス一覧や各分野の出題比率が記載されているため、学習範囲を決定する上で不可欠です。少なくとも試験ガイドに記載されているサービスについて「全く知らない」という状態で本番試験を受験するべきではないと思います。
AWS公式試験ガイド：AWS Certified CloudOps Engineer – Associate 試験ガイド（PDF）
4. AWS公式サンプル問題
無料で受講できるAWS公式の練習問題（20問）を徹底的に確認しました。
- 公式サンプル問題を理解した状態で試験に臨む
- 問題形式に慣れる
- 回答解説を熟読して知識を深める
公式サンプル問題は、実際の試験問題の形式や難易度を把握する上で非常に有用でした。無料ですが登録が必要です。
5. NotebookLMを活用した問題作成
私はAIツールのNotebookLMを活用して、アウトプット学習用の問題を作成しました。
- 試験ガイドをNotebookLMに入力
- 新しく追加された分野の問題を生成
- 苦手分野があれば練習問題を作成
NotebookLMは無料プランでもこの程度の用途には十分対応できます。インプット学習だけでは不十分なため、アウトプット学習用のツールとして非常に便利でした。上記のように公式ドキュメントや試験ガイドをソースとして4択問題やフラッシュカードを簡単に作成することができます。
筆者がSOA-C03対応の問題集を作成しました。実際の試験問題に近い形式で、出題範囲を網羅的に問題集にしました。
新規追加された分野（ECS、EKS、CloudWatchエージェント、AWS CDK、CI/CD）の要素だけをまとめた演習セクションも作成したため、C02（SysOps Administrator）からのアップデートにも役立ちます。
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学習の振り返り
インプットとアウトプットのバランス：1対1
私はインプット（知識習得）とアウトプット（問題演習）をだいたい1対1の比率で実施しました。
インプット学習の方法
-
AWS公式ドキュメントの読破
- C03で新規追加されたサービスのドキュメントを重点的に学習
- 特にわからない部分は何度も読み返しNotebook LMで理解を深める
-
Black Belt動画の視聴
- 通勤時間や隙間時間を活用
- 重要ポイントはメモを取りながら視聴
-
試験ガイドの徹底確認
- 出題範囲のサービスをすべて把握した状態にする
- C02とC03の差分をインプットする
アウトプット学習の方法
-
NotebookLMで問題作成
- 試験ガイドと公式ドキュメントを入力して練習問題を生成
- 新しく追加された分野に特化した問題を作成
-
公式サンプル問題の徹底演習
- 20問の公式サンプル問題を解く
- 解説を熟読して知識を深める
-
苦手分野の集中的な問題演習
- コンテナデプロイ関連の問題を重点的に作成
- わからない部分はドキュメントに戻って再確認
苦手分野の克服方法
私の苦手分野は、コンテナのデプロイ関連でした。あまり実務で使用した経験がなかったため、以下の方法で克服しました：
-
重点的なドキュメント学習
- ECS、EKS、kubernetesなどのドキュメントを重点的に読む
- 実際の構成例やベストプラクティスを確認
-
NotebookLMで集中的な問題演習
- 苦手分野に特化した練習問題を作成
- 繰り返し解くことで知識を定着
-
関連サービスの横断的な学習
- 単一サービスではなく、サービス間の組み合わせを学習
- 実際のユースケースを想定した問題をNotebookLMで作成して理解を深める
試験当日の振り返り
試験時間：130分は十分
試験時間（130分）は十分にあり、時間が足りなくなるようなことはありませんでした。30分くらいは余りました。
時間配分のコツ：
- 1問あたり約2分のペースは意識する（65問 ÷ 130分）
- わからない問題に時間をかけすぎず、後で見直す
問題の難易度：相変わらずアソシエイト試験としては難しい
- SOA-C02と同等の難易度と感じました
- アソシエイト試験としてはSAAやDVAと比較するとかなり難しい部類だと思います
- 以前はSAAと出題が似通っていましたが、C02やC03からはSOA独自の出題が目立っていると思います
- トラブルシュートや運用監視の出題が主なので実務を経験したことがない初心者は「何を問われているのか？」を理解できないかも
出題の特徴：単なる暗記はでは通じない
-
サービス間の組み合わせ問題が多い
- 単一サービスの知識を問う問題は少ない
- 要件に対して複数のサービスを組み合わせた実践的な問題が多い
-
マルチアカウント関連の出題が多い
- Organizations、SCP、マルチアカウント戦略に関する問題が頻出する
-
シミュレーター試験は廃止
- 以前のSysOps試験にあったシミュレーター試験はなくなっています
CloudOps試験知識の実務への貢献
開発時の運用を意識した設計
SOA-C03に限らずSOA試験で得た知識は、開発時に運用のことを考えて設計するという点で非常に役立っています。
開発時に運用のことを考えて設計することがおろそかにされがちですが、いざ運用が始まると運用コストの高さに困るということがあります。
活用できる知識例：
- CloudWatchの設定：適切なメトリクスとアラームの設定
- AWS Organizationsの設計：マルチアカウント戦略の構築
- SCPの設計：組織レベルでのアクセス制御
- 権限設計：運用者・保守者などのIAMポリシー設計
ガードレールの重要性
運用者がミスをしても、SCPやIAMポリシーの設定をしっかりしておけばガードレールになります。これにより、誤ってシステムを止めてしまうような重大な事故を防ぐことができます。
継続的なリリースのためのツール設計
システムは一度リリースしたら終わりではなく、バージョンアップや機能強化がつきものです。これらの継続的なリリースをどのように行うのかを考え、開発ツール・リリースツール・構成管理ツールについて最初から設定しておくことが重要であることを学びました。
トラブルシューティングへの活用
システムを運用していると、アラートや不具合はつきものです。実際の運用現場では、予期しない問題が発生することも少なくありません。
あるシステムでは、本番運用中に急にAWS利用料が増加したことや、APIの応答速度が劣化する問題が発生しました。このような緊急事態において、CloudOps試験で学習したCloudWatchの知識やサービスクォータの知識を活かして、素早くトラブルシューティングを行うことができました。
具体的な活用例：
- CloudWatchメトリクスの確認：異常なリソース使用状況を特定
- CloudWatchアラームの分析：問題の根本原因を迅速に特定
- サービスクォータの確認：リソース制限による問題の有無を確認
- ログ分析：CloudWatch Logsを使用してエラーログを分析
試験で学習した知識が、実際のトラブルシューティングで即座に役立つことを実感しました。特に、CloudWatchのメトリクスやアラームの設定方法、サービスクォータの確認方法などは、実際の運用現場で頻繁に使用する知識です。
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問題文：
ある企業の内部Webアプリケーションのユーザーが、短期間アプリケーションのパフォーマンス問題を経験しました。アプリケーションには、Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）クラスターで実行されるフロントエンドWebサーバーが含まれています。アプリケーションには、1つのDBインスタンスを含むバックエンドのAmazon Aurora PostgreSQL DBクラスターも含まれています。SysOps管理者は、パフォーマンス問題の原因がDBクラスターの高使用率であることを特定しました。単一のwriterインスタンスは11分間、90%以上の使用率を経験しました。高使用率の原因は、週に1回実行されるようにスケジュールされた自動レポートでした。このレポートはデータベースに対して読み取り専用のクエリのみを実行します。レポートが毎週実行されるときにユーザーがパフォーマンス問題を経験しないようにするために、SysOps管理者は何をすべきですか？
選択肢：
A. DBインスタンスのサイズを増やします。レポートの次回スケジュール実行時にパフォーマンスを監視します。
B. readerインスタンスを追加します。レポートアプリケーションのデータベース接続文字列を、新しく作成されたreaderインスタンスを使用するように変更します。
C. 別のwriterインスタンスを追加します。レポートアプリケーションのデータベース接続文字列を、新しく作成されたwriterインスタンスを使用するように変更します。
D. DBクラスターのオートスケーリングを構成します。最小キャパシティユニット、最大キャパシティユニット、ターゲット使用率を設定します。
正解：B
A. DBインスタンスのサイズを増やします。レポートの次回スケジュール実行時にパフォーマンスを監視します。
不正解 DBインスタンスのサイズを増やすことで、より多くのCPUとメモリリソースを提供し、高負荷に対応できますが、これは最適なアプローチではありません。レポートが読み取り専用である場合、writerインスタンスの容量を増やすよりも、読み取りワークロードを専用のreaderインスタンスに分離する方がコスト効率が高く、スケーラブルです。writerインスタンスのリソースをトランザクション処理のために確保すべきです。
B. readerインスタンスを追加します。レポートアプリケーションのデータベース接続文字列を、新しく作成されたreaderインスタンスを使用するように変更します。
正解 レポートが読み取り専用のクエリで構成されている場合、Aurora readerインスタンスを追加し、レポートワークロードをreaderに向けることがAuroraの推奨されるベストプラクティスです。これにより、プライマリwriterインスタンスはトランザクション処理（INSERT、UPDATE、DELETE）に専念でき、読み取り専用のレポートクエリは専用のreaderで処理されます。writerインスタンスへの負荷を軽減し、コスト効率も高く、将来的なスケーラビリティも向上します。
C. 別のwriterインスタンスを追加します。レポートアプリケーションのデータベース接続文字列を、新しく作成されたwriterインスタンスを使用するように変更します。
不正解 Aurora PostgreSQLは、複数のwriterインスタンス（マルチマスター構成）をサポートしていません。Aurora MySQLにはマルチマスター機能がありますが、PostgreSQLバージョンには実装されていません。Aurora PostgreSQLでは、1つのwriterインスタンスと複数のreaderインスタンスという構成のみが可能です。したがって、この選択肢は技術的に実現不可能です。
D. DBクラスターのオートスケーリングを構成します。最小キャパシティユニット、最大キャパシティユニット、ターゲット使用率を設定します。
不正解 標準のAurora（プロビジョニング済み）では、readerインスタンスのAuto Scalingは可能ですが、問題文はwriterインスタンスの負荷が問題であることを示しています。まず、読み取りワークロードをreaderインスタンスに分離することが先決です。その後、必要に応じてreaderインスタンスのAuto Scalingを構成できます。また、「キャパシティユニット」という用語はServerless固有のもので、標準のプロビジョニング済みAuroraには適用されません。
問われている要件
- 週次の読み取り専用レポート実行時のDBクラスター高使用率問題を解決すること
- ユーザーがパフォーマンス問題を経験しないようにすること
- writerインスタンスの90%以上の使用率を改善すること
- コスト効率の高い持続可能なソリューションを実装すること
前提知識
Aurora PostgreSQLのアーキテクチャと読み取りスケーリング
Amazon Aurora PostgreSQLは、クラウド向けに最適化されたリレーショナルデータベースエンジンです。1つのプライマリ(writer)インスタンスと最大15個のAurora Replica(reader)インスタンスで構成されるクラスター構成をサポートします。writerインスタンスは読み取りと書き込みの両方を処理できますが、readerインスタンスは読み取り専用のクエリを処理します。すべてのインスタンスは同じ共有ストレージボリュームにアクセスし、レプリケーションラグはミリ秒単位で非常に低くなります。この設計により、読み取りワークロードを効率的にスケールできます。
読み取りワークロードの分離のベストプラクティス
Auroraの推奨アーキテクチャでは、読み取り専用のワークロードをreaderインスタンスにオフロードすることが基本原則です。レポート、分析クエリ、読み取り専用のアプリケーション、ビジネスインテリジェンス（BI）ツールなどは、readerインスタンスに向けるべきです。これにより、writerインスタンスはOLTP（オンライントランザクション処理）ワークロード、つまりINSERT、UPDATE、DELETEなどのトランザクション処理に専念でき、全体的なパフォーマンスとスループットが向上します。読み取りと書き込みのワークロードを分離することで、リソースの競合が減少します。
Auroraエンドポイントの種類と使い分け
Auroraクラスターには複数のエンドポイントがあります。クラスターエンドポイント（writerエンドポイント）は常にプライマリwriterインスタンスを指し、書き込み操作に使用します。リーダーエンドポイントは、利用可能なすべてのreaderインスタンス間で読み取りトラフィックを自動的にロードバランシングします。カスタムエンドポイントを使用すると、特定のインスタンスのサブセットを指定して、ワークロードごとに異なる接続先を定義できます。レポートアプリケーションは、リーダーエンドポイントまたはカスタムエンドポイントを使用するように構成すべきです。
垂直スケーリングと水平スケーリングの比較
垂直スケーリング（スケールアップ）は、DBインスタンスのサイズを大きくすることで、より多くのCPU、メモリ、ネットワーク帯域幅を提供します。上限があり、短時間のダウンタイムが発生する可能性があります。水平スケーリング（スケールアウト）は、readerインスタンスを追加することで読み取り容量を増やします。ダウンタイムなしで実施でき、より柔軟でコスト効率が高くなります。読み取り専用の負荷が高い場合、水平スケーリングが推奨されるアプローチです。必要に応じて複数のreaderを追加でき、不要になれば削除できるため、柔軟性が高くなります。
コスト効率とパフォーマンス最適化
writerインスタンスのサイズを増やすことは、より高価なインスタンスクラスに移行することを意味し、コストが大幅に増加する可能性があります。一方、readerインスタンスを追加することで、読み取りワークロードのみに必要な容量を追加でき、writerインスタンスは小さく保つことができます。また、読み取り専用のワークロードをreaderに分離することで、writerインスタンスのリソースが解放され、トランザクション処理のパフォーマンスが向上します。これは、コストとパフォーマンスの両方の観点から最適なアプローチです。
解くための考え方
この問題のキーポイントは、「レポートはデータベースに対して読み取り専用のクエリのみを実行する」という前提条件です。この情報があることで、最適な解決策が明確になります。
まず、問題の本質を理解します。writerインスタンスが90%以上の使用率を経験したのは、読み取り専用のレポートクエリが原因です。つまり、書き込みワークロードではなく、読み取りワークロードがwriterインスタンスに過負荷をかけています。
Auroraのアーキテクチャでは、writerインスタンスは読み取りと書き込みの両方を処理できますが、読み取り専用のワークロードをwriterで処理することは非効率です。writerインスタンスはトランザクション処理のために予約し、読み取り専用のワークロードは専用のreaderインスタンスで処理すべきです。
readerインスタンスを追加してレポートアプリケーションの接続文字列を変更するアプローチには、以下の利点があります：
- writerインスタンスの負荷が軽減され、トランザクション処理に専念できる
- レポートクエリは専用のreaderで処理され、パフォーマンスが向上する
- 将来的に読み取り負荷が増加しても、追加のreaderインスタンスを追加できる
- コスト効率が高い（writerのサイズを増やすより安価）
writerインスタンスのサイズを増やすアプローチは、読み取り専用ワークロードに対する最適な解決策ではありません。writerインスタンスは書き込み処理のために使用すべきで、読み取り専用の負荷のためにサイズを増やすことは、リソースの無駄遣いとなります。
複数のwriterインスタンスを追加する提案は、Aurora PostgreSQLが複数のwriterをサポートしていないため、技術的に不可能です。
オートスケーリングを構成する提案は、まず読み取りワークロードをreaderに分離することが先決であり、その後必要に応じてAuto Scalingを検討すべきです。
したがって、レポートが読み取り専用である場合、readerインスタンスを追加してレポートワークロードをreaderに向けることが、Auroraのベストプラクティスに沿った最適な解決策です。
参考資料
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まとめ
AWS Certified CloudOps Engineer – Associate（SOA-C03）の合格に向けた勉強方法を、実際の体験をもとにご紹介しました。
重要なポイント：
- 試験ガイドの徹底確認（最重要）
- インプットとアウトプットを1対1の比率で実施
- C03で新規追加された分野を重点的に学習
- 公式サンプル問題を徹底的に演習
- サービス間の組み合わせ問題に慣れる
学習期間の目安：
- SOA-C02取得済み：2週間〜1ヶ月
- AWS経験あり：1〜2ヶ月
- AWS初心者：1〜3ヶ月
おすすめの学習リソース：
- AWS公式ドキュメント
- AWS Black BeltのYouTube動画
- AWS公式試験ガイド
- AWS公式サンプル問題
これから受験される方も、試験ガイドをしっかり確認の上、知らないサービスがないようにして受験していただければと思います。特にSOA-C02取得済みの方は、C03で追加された要素をすべて網羅することが合格の鍵になると思います。
この記事がお役に立ちましたら、コーヒー1杯分（300円）の応援をいただけると嬉しいです。いただいた支援は、より良い記事作成のための時間確保や情報収集に活用させていただきます。
システムエンジニア
AWSを中心としたクラウド案件に携わっています。
IoTシステムのバックエンド開発、Datadogを用いた監視開発など経験があります。
IT資格マニアでいろいろ取得しています。
AWS認定：SAP, DOP, SAA, DVA, SOA, CLF
Azure認定：AZ-104, AZ-300
ITIL Foundation
Oracle Master Bronze (DBA)
Oracle Master Silver (SQL)
Oracle Java Silver SE
■略歴
理系の大学院を卒業
IT企業に就職
AWSのシステム導入のプロジェクトを担当
