Amazon AWS Certified Solutions Architect AWS-Solutions-Architect-Professional-KR

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최신 AWS Certified Solutions Architect AWS-Solutions-Architect-Professional-KR 무료샘플문제:

1. 회사는 AWS에서 데이터 집약적인 애플리케이션을 실행하고 있습니다. 애플리케이션은 수백 개의 Amazon EC2 인스턴스로 구성된 클러스터에서 실행됩니다. 공유 파일 시스템은 200TB의 데이터를 저장하는 여러 EC2 인스턴스에서도 실행됩니다. 응용 프로그램은 공유 파일 시스템의 데이터를 읽고 수정하고 보고서를 생성합니다. 작업은 한 달에 한 번 실행되고 공유 파일 시스템에서 파일의 하위 집합을 읽고 완료하는 데 약 72시간이 걸립니다. 컴퓨팅 인스턴스는 Auto Scaling 그룹에서 확장되지만 공유 파일 시스템을 호스팅하는 인스턴스는 계속 실행됩니다. 컴퓨팅 및 스토리지 인스턴스는 모두 동일한 AWS 리전에 있습니다.
솔루션 설계자는 공유 파일 시스템 인스턴스를 교체하여 비용을 줄여야 합니다. 파일 시스템은 72시간 실행 기간 동안 필요한 데이터에 대한 고성능 액세스를 제공해야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하면서 가장 큰 전체 비용 절감을 제공하는 솔루션은 무엇입니까?

A) 기존 공유 파일 시스템의 데이터를 S3 Intelligent-Tiering 스토리지 클래스를 사용하는 Amazon S3 버킷으로 마이그레이션합니다. 매월 작업이 실행되기 전에 Amazon FSx for Lustre를 사용하여 지연 로드를 사용하여 Amazon S3의 데이터로 새 파일 시스템을 생성합니다. 작업 기간 동안 새 파일 시스템을 공유 저장소로 사용합니다. 작업이 완료되면 파일 시스템을 삭제합니다.
B) 기존 공유 파일 시스템에서 다중 연결이 활성화된 대규모 Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 볼륨으로 데이터를 마이그레이션합니다. Auto Scaling 그룹 시작 템플릿의 사용자 데이터 스크립트를 사용하여 각 인스턴스에 EBS 볼륨을 연결합니다. 작업 기간 동안 EBS 볼륨을 공유 스토리지로 사용합니다. 작업이 완료되면 EBS 볼륨을 분리합니다.
C) 기존 공유 파일 시스템에서 Amazon S3 버킷으로 데이터를 마이그레이션합니다. 매월 작업을 실행하기 전에 AWS Storage Gateway를 사용하여 Amazon S3의 데이터로 파일 게이트웨이를 생성하십시오. 파일 게이트웨이를 작업의 공유 저장소로 사용합니다. 작업이 완료되면 파일 게이트웨이를 삭제합니다.
D) 기존 공유 파일 시스템의 데이터를 S3 Standard 스토리지 클래스를 사용하는 Amazon S3 버킷으로 마이그레이션합니다. 매월 작업이 실행되기 전에 Amazon FSx for Lustre를 사용하여 배치 로드를 사용하여 Amazon S3의 데이터로 새 파일 시스템을 생성합니다. 작업 기간 동안 새 파일 시스템을 공유 저장소로 사용합니다. 작업이 완료되면 파일 시스템을 삭제합니다.

2. 한 회사에 데이터 계층이 단일 AWS 리전에 배포된 중요한 애플리케이션이 있습니다. 데이터 계층은 Amazon DynamoDB 테이블과 Amazon Aurora MySQL DB 클러스터를 사용합니다. 현재 Aurora MySQL 엔진 버전은 글로벌 데이터베이스를 지원합니다. 애플리케이션 계층은 이미 두 지역에 배포되었습니다.
회사 정책에 따르면 중요한 애플리케이션에는 애플리케이션 계층 구성 요소와 데이터 계층 구성 요소가 두 지역에 걸쳐 배포되어야 합니다. RTO 및 RPO는 각각 몇 분을 넘지 않아야 합니다. 솔루션 설계자는 데이터 계층이 회사 정책을 준수하도록 하는 솔루션을 권장해야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하는 단계 조합은 무엇입니까? (두 가지를 선택하세요.)

A) DynamoDB 테이블 및 Aurora MySQL DB 클러스터에 대한 예약된 교차 리전 백업 설정
B) Amazon Route 53 애플리케이션 복구 컨트롤러를 사용하여 보조 리전으로 데이터베이스 백업 및 복구 자동화
C) Aurora MySQL DB 클러스터에 다른 리전 추가
D) Aurora MySQL DB 클러스터의 각 테이블에 다른 리전 추가
E) 구성에 다른 리전을 추가하여 기존 DynamoDB 테이블을 전역 테이블로 변환

3. 회사에서 Amazon OpenSearch Service를 사용하여 데이터를 분석하고 있습니다. 회사는 S3 Standard 스토리지를 사용하는 Amazon S3 버킷에서 10개의 데이터 노드가 있는 OpenSearch Service 클러스터로 데이터를 로드합니다. 데이터는 읽기 전용 분석을 위해 1개월 동안 클러스터에 상주합니다. 1개월 후 회사는 데이터가 포함된 인덱스를 클러스터에서 삭제합니다. 규정 준수를 위해 회사는 모든 입력 데이터의 사본을 보관해야 합니다.
회사는 지속적인 비용에 대해 우려하고 있으며 솔루션 설계자에게 새로운 솔루션을 추천해 달라고 요청합니다.
이러한 요구 사항을 가장 비용 효율적으로 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) 클러스터의 데이터 노드 수를 2로 줄입니다. UltraWarm 노드를 추가하여 예상 용량을 처리합니다. OpenSearch Service가 데이터를 수집할 때 UltraWarm으로 전환하도록 인덱스를 구성합니다.
클러스터에 콜드 스토리지 노드 추가 인덱스를 UltraWarm에서 콜드 스토리지로 전환합니다. S3 수명 주기 정책을 사용하여 1개월 후 S3 버킷에서 입력 데이터를 삭제합니다.
B) 클러스터의 데이터 노드 수를 2로 줄입니다. 인스턴스 지원 데이터 노드를 추가하여 예상 용량을 처리합니다. 회사에서 데이터를 클러스터에 로드할 때 입력 데이터를 S3 Standard에서 S3 Glacier Deep Archive로 전환합니다.
C) 클러스터의 데이터 노드 수를 2개로 줄입니다. UltraWarm 노드를 추가하여 예상 용량을 처리합니다. OpenSearch Service가 데이터를 수집할 때 UltraWarm으로 전환하도록 인덱스를 구성합니다.
S3 수명 주기 정책을 사용하여 1개월 후에 입력 데이터를 S3 Glacier Deep Archive로 전환합니다.
D) 모든 데이터 노드를 UltraWarm 노드로 교체하여 예상 용량을 처리합니다. 회사에서 데이터를 클러스터에 로드할 때 입력 데이터를 S3 Standard에서 S3 Glacier Deep Archive로 전환합니다.

4. 회사는 고객 거래 데이터베이스를 온프레미스에서 AWS로 마이그레이션해야 합니다. 데이터베이스는 Linux 서버에서 실행되는 Oracle DB 인스턴스에 상주합니다. 새로운 보안 요구 사항에 따라 회사는 매년 데이터베이스 비밀번호를 교체해야 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)을 사용하여 데이터베이스를 Amazon DynamoDB로 변환합니다.
AWS Systems Manager Parameter Store에 암호를 저장합니다. 연간 암호 교체를 위해 AWS Lambda 함수를 호출하는 Amazon CloudWatch 경보를 생성합니다.
B) 데이터베이스를 Amazon EC2 인스턴스로 마이그레이션합니다. AWS Systems Manager Parameter Store를 사용하여 연간 일정에 따라 AWS Lambda 함수를 사용하여 연결 문자열을 유지하고 교체합니다.
C) AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)을 사용하여 데이터베이스를 Amazon Neptune으로 마이그레이션합니다.
연간 암호 교체를 위해 AWS Lambda 함수를 호출하는 Amazon CloudWatch 경보를 생성합니다.
D) 데이터베이스를 Oracle용 Amazon RDS로 마이그레이션합니다. AWS Secrets Manager에 비밀번호를 저장합니다. 자동 회전을 켭니다. 연간 순환 일정을 구성합니다.

5. 한 연구 센터가 AWS 클라우드로 마이그레이션하고 있으며 온프레미스 1PB 객체 스토리지를 Amazon S3 버킷으로 이동했습니다. 100명의 과학자들이 이 객체 스토리지를 사용하여 업무 관련 문서를 저장하고 있습니다.
각 과학자는 개체 저장소에 개인 폴더를 가지고 있습니다. 모든 과학자는 단일 IAM 사용자 그룹의 구성원입니다.
연구 센터의 규정 준수 담당자는 과학자들이 서로의 작업에 접근할 수 있을지 걱정하고 있습니다. 연구 센터는 어떤 과학자가 어떤 문서에 접근하는지 보고할 엄격한 의무가 있습니다.
이러한 보고서를 담당하는 팀은 AWS 경험이 거의 없으며 운영 오버헤드를 최소화하는 즉시 사용 가능한 솔루션을 원합니다.
이러한 요구 사항을 충족하기 위해 솔루션 설계자는 어떤 조치 조합을 취해야 합니까? (2개를 선택하세요.)

A) S3 서버 액세스 로깅을 활성화합니다. 로그 전송 대상으로 다른 S3 버킷을 구성합니다. Amazon Athena를 사용하여 로그를 쿼리하고 보고서를 생성합니다.
B) S3 버킷의 모든 객체 수준 이벤트를 캡처하도록 AWS CloudTrail을 사용하여 추적을 구성합니다. 트레일 출력을 다른 S3 버킷에 저장합니다. Amazon Athena를 사용하여 로그를 쿼리하고 보고서를 생성합니다.
C) S3 버킷의 모든 객체 수준 이벤트를 캡처하고 이벤트를 Amazon CloudWatch에 기록하도록 AWS CloudTrail을 사용하여 추적을 구성합니다. Amazon Athena CloudWatch 커넥터를 사용하여 로그를 쿼리하고 보고서를 생성합니다.
D) 과학자의 IAM 사용자 그룹에 속한 사용자에게 읽기 및 쓰기 액세스 권한을 부여하는 S3 버킷 정책을 생성합니다.
E) 사용자에게 읽기 및 쓰기 액세스 권한을 부여하는 ID 정책을 생성합니다. S3 경로 앞에 ${aws:username}이 붙어야 함을 지정하는 조건을 추가합니다. 과학자의 IAM 사용자 그룹에 정책을 적용합니다.

질문과 대답: