AWSユースケース学習: FinTech台帳 + 不正検知

0. この資料で作るもの

取引台帳の整合性維持とリアルタイム不正検知を両立する。

1. 構成図

architecture-beta
    service user(internet)[User]

    group vpc(logos:aws-vpc)[VPC]
    group pub[Public Subnet] in vpc
    group prv[Private Subnet] in vpc
    service n1_api_gateway(logos:aws-api-gateway)[API Gateway] in pub
    service n2_lambda(logos:aws-lambda)[Lambda] in prv
    service n3_aurora(logos:aws-aurora)[Aurora] in prv
    service n4_qldb(logos:aws-qldb)[QLDB] in prv
    service n5_kinesis_data_streams(logos:aws-kinesis)[Kinesis Data Streams] in prv
    service n7_sagemaker_ai(logos:aws-sagemaker-ai)[SageMaker AI] in prv
    service n8_eventbridge(logos:aws-eventbridge)[EventBridge] in prv
    service n6_managed_service_for_apache_flink(logos:aws-kinesis-data-analytics)[Managed Service for Apache Flink]
    service n9_sns(logos:aws-sns)[SNS]
    service n10_cloudwatch(logos:aws-cloudwatch)[CloudWatch]

    user:R --> L:n1_api_gateway
    n1_api_gateway:R --> L:n2_lambda
    n2_lambda:R --> L:n3_aurora
    n3_aurora:R --> L:n4_qldb
    n2_lambda:B --> T:n6_managed_service_for_apache_flink
    n2_lambda:B --> T:n9_sns
    n2_lambda:B --> T:n10_cloudwatch

構成図サービスリンク

• API Gateway
• Lambda
• Aurora
• QLDB
• Kinesis Data Streams
• Managed Service for Apache Flink
• SageMaker AI
• EventBridge
• SNS
• CloudWatch
• KMS
• CloudTrail

2. サービス選定表

3. リクエスト処理シーケンス

sequenceDiagram
    User->>API Gateway: リクエスト
    API Gateway->>Lambda: 認証/入口制御
    Lambda->>Aurora: 業務処理
    Aurora->>QLDB: データ更新
    QLDB-->>User: 結果応答

4. データモデル（例）

ポイント:

• 認可境界を意識したキー設計にする
• 監査/再処理のためイベント履歴を保持する

4.5 クラス図（アプリ構造）

classDiagram
    class Controller {
      +handle(request) Response
    }
    class UseCaseService {
      +execute(command) Result
    }
    class Repository {
      +save(entity)
      +find(query)
    }
    class EventPublisher {
      +publish(event)
    }

    Controller --> UseCaseService
    UseCaseService --> Repository
    UseCaseService --> EventPublisher

5. API設計（例）

POST /fintech-ledger-risk/inference, GET /fintech-ledger-risk/jobs/{id}, GET /fintech-ledger-risk/quality

認可方針:

• エッジで認証し、ドメイン層で認可を強制する
• ユーザー/テナント境界を越えるアクセスを禁止する

6. 実装ステップ（最短）

7. 監視と運用

8. コスト見積もり観点

8.5 料金例（目安）

前提トラフィック: 月間 5,000万リクエスト / データ転送 20TB / 保存 20TB

コストドライバー上位: API Gateway, Lambda, Aurora

注意:

• 上記は学習用の概算レンジ
• 正式見積もりはAWS Pricing Calculatorで試算

9. 次の発展課題

• Blue/Greenデプロイ
• マルチリージョンDR
• IaC完全自動化（CDK）
• セキュリティ運用の自動化

10. リスクと対策