ユーザレコメンド機能つきショッピングサイトのAWSを用いた構成作成を思考実験として行ってみたものです。 データの流れは以下。 1.ユーザーアクセス： ユーザーがウェブサイトにアクセスすると、Route 53がDNS解決を行い、適切なエンドポイントにルーティングする。

2.エッジサービス処理：WAFがトラフィックをフィルタリングし、CloudFrontがコンテンツをキャッシュして配信を高速化。

3.ロードバランシング：Application Load Balancerが、トラフィックを複数のEC2インスタンスへと分散。

4.アプリケーション処理：EC2 Auto Scalingグループ内のインスタンスがユーザーリクエストを処理し、必要に応じてElastiCacheからデータを取得。

5.API処理： API Gatewayが、アプリケーションからのAPIリクエストを適切なバックエンドサービス（EMR,Lambda,DynamoDB）にルーティング。

6.データストリーム処理： Kinesis Data Streamsがリアルタイムのユーザーアクションデータを収集し、Lambdaがそのデータを処理。

7.データ保存：処理されたデータはDynamoDBに保存され、必要に応じてアプリケーションから参照される。

8.大規模データ処理： EMRが定期的に大量のデータを処理し、その結果をS3に保存する。

9.レコメンド:　Kinesisが収集したリアルタイムデータとEMRで分析されたデータに基づき、Lambdaがパーソナライズされた商品情報を生成。

API Gatewayを通じてアプリケーションに提供され、ユーザーへリアルタイムかつ最適なレコメンドを表示。