変更要約: in-scope サービス網羅: ネットワーク境界・防御(VPC/PrivateLink/WAF/Shield)を追加
4.2ガバナンスとコンプライアンス（Lake Formation）
AWS Lake Formation による列/行レベルの細かなアクセス管理、CloudTrail による監査、タグによる分類とデータリネージといったデータガバナンスを理解します。
データレイクでは「誰がどの列/行にアクセスできるか」を細かく管理する必要があります。これを一元化するのが AWS Lake Formation です。
4.2.1Lake Formation と監査
- Lake Formation：Glue データカタログのテーブルに対し、列/行/セルレベルの権限を一元的に付与する。
- CloudTrail：誰がいつどのデータにアクセス/変更したかを記録し、監査に使う。
- タグ/リネージ：データを分類（機密度など）し、由来や流れ（データリネージ）を把握する。
「列/行レベルの細かなアクセス制御＝Lake Formation」「誰がデータにアクセスしたかの監査＝CloudTrail」「分類＝タグ」 は DEA で頻出です。Lake Formation は Glue カタログ上で権限を一元管理します。
データレイクのガバナンスは「細かなアクセス管理＋監査＋分類/リネージ」で構成します。AWS Lake Formation は Glue データカタログ のテーブルに対し 列/行/セルレベル の権限を一元付与でき、Athena・Redshift Spectrum・EMR からのアクセスに一貫して効きます。タグで権限を束ねる LF-Tags（タグベースアクセス制御） を使うと、列の機密度などで大規模にガバナンスできます（個々のテーブルに付与せず、タグで横断管理）。監査は CloudTrail（誰がいつどのデータへアクセス/変更したか）で行い、データリネージ（由来と流れ）と タグによる分類（機密度・所有部門）でコンプライアンスを支えます。組織横断のデータ発見・共有は Amazon DataZone、行/列の細かな保護は Lake Formation のほか Redshift の動的データマスキング/RLS でも実現できます。判断軸は「列/行レベルの細かなアクセス＝Lake Formation」「監査＝CloudTrail」「分類＝タグ／LF-Tags」。IAM だけでは列/行レベルの制御が難しい点が、Lake Formation を使う理由です。
| ガバナンス要件 | 使うもの |
|---|---|
| 列/行/セルレベルのアクセス | Lake Formation |
| 属性で大規模に権限管理 | LF-Tags（タグベース） |
| 誰がアクセスしたかの監査 | CloudTrail |
| 分類・由来の把握 | タグ / データリネージ |
シナリオ：分析者には PII 列を見せず、それ以外は使わせたい。 Lake Formation の 列レベル権限で PII 列を除外して付与（Athena/Spectrum 経由でも一貫適用）。機密度は LF-Tags で束ねて大規模管理。誰がどのテーブルを参照したかは CloudTrail で監査し、分類タグとリネージでコンプライアンス報告に備えます。
Q. 列/行レベルのアクセス制御？ Lake Formation。Q. 属性で大規模に権限管理？ LF-Tags。Q. 誰がアクセスしたか監査？ CloudTrail。Q. なぜ IAM だけでは不十分？ IAM は列/行レベルの粒度が苦手。Q. 分類は？ タグ／データリネージ。
混同に注意：
①Lake Formation＝細かなアクセス管理／CloudTrail＝監査——役割を取り違えない。
②Lake Formation は Glue カタログ経由のアクセス（Athena/Spectrum/EMR）に効くが、S3 を直接たたく経路には別途 IAM/バケットポリシーが必要。
③タグは分類であり、それ自体はアクセスを拒否しない（LF-Tags や IAM 条件と組み合わせる）。
特定の列（例: 個人情報の列）だけ特定ロールに見せない、といった要件は Lake Formation の列レベル権限で実現できます。
4.2.2この節のまとめ
- Lake Formation＝列/行レベルの細かなアクセス管理
- 監査＝CloudTrail、分類＝タグ、流れ＝データリネージ
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理解度チェック
（軽い確認用）Q1. データレイクで特定の列を特定ロールにのみ見せるなど、列/行レベルの細かなアクセス管理をしたい。何を使いますか？
Q2. 誰がいつどのデータへアクセス/変更したかを監査したい。最も適したサービスはどれですか？
Q3. データの機密度などを分類し、後段のガバナンスやコスト按分に役立てたい。最も適した方法はどれですか？