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最新的 AWS Certified Data Engineer Data-Engineer-Associate-KR 免費考試真題:

1. 데이터 엔지니어는 Amazon S3 버킷에 저장된 데이터에 대해 AWS Glue Data Catalog를 구성했습니다. 데이터 엔지니어는 증분 업데이트를 수신하도록 Data Catalog를 구성해야 합니다.
데이터 엔지니어는 S3 버킷에 대한 이벤트 알림을 설정하고 S3 이벤트를 수신하기 위한 Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 대기열을 생성합니다.
이러한 요구 사항을 충족하고 운영 비용을 최소화하기 위해 데이터 엔지니어는 어떤 단계 조합을 취해야 할까요? (2가지를 선택하세요.)

A) AWS Glue 크롤러를 실행하고 데이터 카탈로그에 증분 업데이트를 수행하는 시간 기반 일정을 정의합니다.
B) AWS Lambda 함수를 사용하여 SQS 대기열이 수신하는 S3 이벤트를 기반으로 데이터 카탈로그를 직접 업데이트합니다.
C) S3 버킷에 변경 사항이 있을 때 데이터 카탈로그에 대한 업데이트를 수행하기 위해 AWS Glue 크롤러를 수동으로 시작합니다.
D) AWS Step Functions를 사용하여 SQS 대기열이 수신하는 53개 이벤트를 기반으로 데이터 카탈로그를 업데이트하는 프로세스를 조율합니다.
E) SQS 대기열의 이벤트를 사용하기 위해 S3 이벤트 기반 AWS Glue 크롤러를 생성합니다.

2. 한 회사는 Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 범용 SSD 스토리지를 gp2에서 gp3로 업그레이드할 계획입니다. 회사는 업그레이드된 스토리지로 마이그레이션하는 동안 데이터 손실을 일으킬 수 있는 Amazon EC2 인스턴스의 중단을 방지하려고 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) 기존 gp2 볼륨의 볼륨 유형을 gp3으로 변경합니다. 볼륨 크기, IOPS 및 처리량에 대한 새 값을 입력합니다.
B) gp2 볼륨의 스냅샷을 생성합니다. 스냅샷에서 새 gp3 볼륨을 생성합니다. 새 gp3 볼륨을 EC2 인스턴스에 연결합니다.
C) AWS DataSync를 사용하여 새 gp3 볼륨을 생성합니다. 원래 gp2 볼륨의 데이터를 새 gp3 볼륨으로 전송합니다.
D) 새 gp3 볼륨을 생성합니다. 점차적으로 데이터를 새로운 gp3 볼륨으로 전송합니다. 전송이 완료되면 새 gp3 볼륨을 EC2 인스턴스에 탑재하여 gp2 볼륨을 교체합니다.

3. 회사는 Amazon Redshift 프로비저닝된 클러스터를 데이터베이스로 사용합니다. Redshift 클러스터에는 5개의 예약된 ra3.4xlarge 노드가 있으며 키 배포를 사용합니다.
데이터 엔지니어는 노드 중 하나의 CPU 로드가 90%를 초과하는 경우가 많다는 사실을 발견했습니다. 노드에서 실행되는 SQL 쿼리는 대기열에 추가됩니다. 다른 4개 노드의 CPU 로드는 일반적으로 일일 작업 중 15% 미만입니다.
데이터 엔지니어는 현재 컴퓨팅 노드 수를 유지하려고 합니다. 또한 데이터 엔지니어는 5개의 컴퓨팅 노드 전체에 걸쳐 로드 균형을 더욱 균등하게 조정하려고 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족합니까?

A) 예약 노드를 ra3.4xlarqe에서 ra3.16xlarqe로 업그레이드합니다.
B) 분산 키를 가장 큰 차원을 가진 테이블 열로 변경합니다.
C) SQL SELECT 문의 WHERE 절에서 가장 자주 사용되는 데이터 열이 되도록 정렬 키를 변경합니다.
D) SQL SELECT 문의 WHERE 절에서 가장 자주 사용되는 데이터 열이 되도록 기본 키를 변경합니다.

4. 한 제조 회사가 센서로부터 데이터를 수집하려고 합니다. 데이터 엔지니어는 거의 실시간으로 센서 데이터를 수집하는 솔루션을 구현해야 합니다.
솔루션은 데이터를 영구 데이터 저장소에 저장해야 합니다. 솔루션은 데이터를 중첩된 JSON 형식으로 저장해야 합니다. 회사는 10밀리초 미만의 대기 시간으로 데이터 저장소에서 쿼리할 수 있어야 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) 자체 호스팅 Apache Kafka 클러스터를 사용하여 센서 데이터를 캡처합니다. 쿼리를 위해 Amazon S3에 데이터를 저장합니다.
B) Amazon Kinesis Data Streams를 사용하여 센서 데이터를 캡처합니다. 쿼리를 위해 Amazon DynamoDB에 데이터를 저장합니다.
C) AWS Lambda를 사용하여 센서 데이터를 처리합니다. 쿼리를 위해 Amazon S3에 데이터를 저장합니다.
D) Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS)를 사용하여 수신 센서 데이터를 버퍼링합니다. AWS Glue를 사용하여 쿼리용 데이터를 Amazon RDS에 저장합니다.

5. 한 회사는 Amazon S3를 사용하여 트랜잭션 데이터 레이크에 반구조화된 데이터를 저장합니다. 일부 데이터 파일은 작지만 다른 데이터 파일은 수십 테라바이트입니다.
데이터 엔지니어는 변경 데이터 캡처(CDC) 작업을 수행하여 데이터 원본에서 변경된 데이터를 식별해야 합니다. 데이터 소스는 매일 전체 스냅샷을 JSON 파일로 전송하고 변경된 데이터를 데이터 레이크에 수집합니다.
변경된 데이터를 가장 비용 효율적으로 캡처하는 솔루션은 무엇입니까?

A) 이전 데이터와 현재 데이터 간의 변경 사항을 식별하는 AWS Lambda 함수를 생성합니다.
데이터 레이크에 변경 사항을 수집하도록 Lambda 함수를 구성합니다.
B) 오픈 소스 데이터 레이크 형식을 사용하여 데이터 소스를 S3 데이터 레이크와 병합하여 새 데이터를 삽입하고 기존 데이터를 업데이트합니다.
C) MySQL용 Amazon RDS로 데이터를 수집합니다. AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용하여 변경된 데이터를 데이터 레이크에 씁니다.
D) Aurora Serverless를 실행하는 Amazon Aurora MySQL DB 인스턴스로 데이터를 수집합니다. AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용하여 변경된 데이터를 데이터 레이크에 씁니다.

問題與答案：