SAA-C03 문제 1~

태기·2023년 2월 28일

한 회사가 여러 대륙에 걸쳐 도시의 온도, 습도 및 기압에 대한 데이터를 수집합니다. 회사가 매일 각 사이트에서 수집하는 평균 데이터 양은 500GB입니다. 각 사이트에는 고속 인터넷 연결이 있습니다.
회사는 이러한 모든 글로벌 사이트의 데이터를 단일 Amazon S3 버킷에 가능한 한 빨리 집계하려고 합니다. 솔루션은 운영 복잡성을 최소화해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족합니까?

A. 대상 S3 버킷에서 S3 Transfer Acceleration을 켭니다. 멀티파트 업로드를 사용하여 사이트 데이터를 대상 S3 버킷에 직접 업로드합니다.
B. 각 사이트의 데이터를 가장 가까운 리전의 S3 버킷에 업로드합니다. S3 교차 리전 복제를 사용하여 객체를 대상 S3 버킷에 복사합니다. 그런 다음 원본 S3 버킷에서 데이터를 제거합니다.
C. AWS Snowball Edge Storage Optimized 장치 작업을 매일 예약하여 각 사이트에서 가장 가까운 리전으로 데이터를 전송합니다. S3 교차 리전 복제를 사용하여 객체를 대상 S3 버킷에 복사합니다.
D. 각 사이트에서 가장 가까운 리전의 Amazon EC2 인스턴스로 데이터를 업로드합니다. Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 볼륨에 데이터를 저장합니다. 정기적으로 EBS 스냅샷을 생성하여 대상 S3 버킷이 포함된 리전에 복사합니다. 해당 리전에서 EBS 볼륨을 복원합니다.

A
S3 Transfer Acceleration은 클라이언트와 S3 버킷 간의 장거리 파일 전송을 파일을 빠르고 쉽고 안전하게 전송할 수 있는 버킷 수준 기능

회사는 독점 응용 프로그램의 로그 파일을 분석할 수 있는 기능이 필요합니다. 로그는 Amazon S3 버킷에 JSON 형식으로 저장됩니다. 쿼리는 간단하고 주문형으로 실행됩니다. 솔루션 설계자는 기존 아키텍처를 최소한으로 변경하여 분석을 수행해야 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하려면 솔루션 설계자가 무엇을 해야 합니까?

A. Amazon Redshift를 사용하여 모든 콘텐츠를 한 곳에 로드하고 필요에 따라 SQL 쿼리를 실행합니다.
B. Amazon CloudWatch Logs를 사용하여 로그를 저장합니다. Amazon CloudWatch 콘솔에서 필요에 따라 SQL 쿼리를 실행합니다.
C. Amazon S3와 함께 Amazon Athena를 직접 사용하여 필요에 따라 쿼리를 실행합니다.
D. AWS Glue를 사용하여 로그를 분류합니다. 필요에 따라 Amazon EMR에서 임시 Apache Spark 클러스터를 사용하여 SQL 쿼리를 실행합니다.

C
Amazon Athena는 오픈소스 프레임워크에 구축된 서버리스 대화형 분석 서비스로 개방형 테이블과 파일 형식을 지원
또 페타바이트 규모의 데이터를 상주 위치에서 분석하는 간소화되고 유연한 방식을 제공

회사는 AWS Organizations를 사용하여 여러 부서의 여러 AWS 계정을 관리합니다. 마스터 계정에는 프로젝트 보고서가 포함된 Amazon S3 버킷이 있습니다. 회사는 이 S3 버킷에 대한 액세스를 AWS Organizations의 조직 내 계정 사용자로만 제한하려고 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A. 조직 ID에 대한 참조와 함께 aws PrincipalOrgID 전역 조건 키를 S3 버킷 정책에 추가합니다.
B. 각 부서에 대한 조직 단위(OU)를 만듭니다. aws:PrincipalOrgPaths 전역 조건 키를 S3 버킷 정책에 추가합니다.
C. AWS CloudTrail을 사용하여 CreateAccount, InviteAccountToOrganization, LeaveOrganization 및 RemoveAccountFromOrganization 이벤트를 모니터링합니다. 그에 따라 S3 버킷 정책을 업데이트합니다.
D. S3 버킷에 액세스해야 하는 각 사용자에게 태그를 지정합니다. aws:PrincipalTag 전역 조건 키를 S3 버킷 정책에 추가합니다.

A
미리 정의된 AWS 전역 키와 Amazon S3 전용 키를 사용하여 Amazon S3 액세스 정책에서 조건을 지정
권한 부여 시 액세스 정책 언어를 통해 조건을 지정

애플리케이션은 VPC의 Amazon EC2 인스턴스에서 실행됩니다. 애플리케이션은 Amazon S3 버킷에 저장된 로그를 처리합니다. EC2 인스턴스는 인터넷 연결 없이 S3 버킷에 액세스해야 합니다.
Amazon S3에 프라이빗 네트워크 연결을 제공하는 솔루션은 무엇입니까?

A. S3 버킷에 대한 게이트웨이 VPC 엔드포인트를 생성합니다.
B. 로그를 Amazon CloudWatch Logs로 스트리밍합니다. 로그를 S3 버킷으로 내보냅니다.
C. Amazon EC2에서 인스턴스 프로필을 생성하여 S3 액세스를 허용합니다.
D. S3 엔드포인트에 액세스하기 위한 프라이빗 링크가 있는 Amazon API Gateway API를 생성합니다.

A
VPC 엔드포인트를 사용하여 S3와 EC2 사이에 안전한 통신을 하는 방법으로 프라이빗 네트워크 연결이 가능

회사는 사용자가 업로드한 문서를 Amazon EBS 볼륨에 저장하는 단일 Amazon EC2 인스턴스를 사용하여 AWS에서 웹 애플리케이션을 호스팅하고 있습니다. 더 나은 확장성과 가용성을 위해 회사는 아키텍처를 복제하고 다른 가용 영역에 두 번째 EC2 인스턴스와 EBS 볼륨을 생성하여 둘 다 Application Load Balancer 뒤에 배치했습니다. 이 변경을 완료한 후 사용자는 웹 사이트를 새로 고칠 때마다 문서의 한 하위 집합 또는 다른 하위 집합을 볼 수 있지만 동시에 모든 문서를 볼 수는 없다고 보고했습니다.
사용자가 모든 문서를 한 번에 볼 수 있도록 하기 위해 솔루션 설계자는 무엇을 제안해야 합니까?

A. 두 EBS 볼륨에 모든 문서가 포함되도록 데이터를 복사합니다.
B. 문서가 있는 서버로 사용자를 안내하도록 Application Load Balancer 구성
C. 두 EBS 볼륨의 데이터를 Amazon EFS로 복사합니다. 새 문서를 Amazon EFS에 저장하도록 애플리케이션 수정
D. 두 서버 모두에 요청을 보내도록 Application Load Balancer를 구성합니다. 올바른 서버에서 각 문서 반환

C
EFS
스토리지 용량 및 성능을 프로비저닝하거나 관리할 필요 없이 파일 데이터를 공유
AWS 서비스 및 온프레미스 리소스와 함께 사용할 수 있으며, 애플리케이션을 중단하지 않고 온디맨드 방식으로 페타바이트 규모로 확장할 수 있도록 구축

회사는 NFS를 사용하여 온프레미스 네트워크 연결 스토리지에 대용량 비디오 파일을 저장합니다. 각 비디오 파일의 크기는 1MB에서 500GB까지입니다. 총 스토리지는 70TB이며 더 이상 증가하지 않습니다. 회사는 비디오 파일을 Amazon S3로 마이그레이션하기로 결정합니다. 회사는 최소한의 네트워크 대역폭을 사용하면서 가능한 한 빨리 비디오 파일을 마이그레이션해야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A. S3 버킷을 생성합니다. S3 버킷에 쓸 수 있는 권한이 있는 IAM 역할을 생성합니다. AWS CLI를 사용하여 모든 파일을 S3 버킷에 로컬로 복사합니다.
B. AWS Snowball Edge 작업을 생성합니다. 온프레미스에서 Snowball Edge 디바이스를 받습니다. Snowball Edge 클라이언트를 사용하여 데이터를 디바이스로 전송합니다. AWS가 데이터를 Amazon S3로 가져올 수 있도록 장치를 반환하십시오.
C. 온프레미스에 S3 파일 게이트웨이를 배포합니다. S3 파일 게이트웨이에 연결할 공용 서비스 엔드포인트를 생성합니다. S3 버킷을 생성합니다. S3 File Gateway에서 새 NFS 파일 공유를 생성합니다. 새 파일 공유가 S3 버킷을 가리키도록 합니다. 기존 NFS 파일 공유에서 S3 파일 게이트웨이로 데이터를 전송합니다.
D. 온프레미스 네트워크와 AWS 간에 AWS Direct Connect 연결을 설정합니다. 온프레미스에 S3 파일 게이트웨이를 배포합니다. S3 파일 게이트웨이에 연결할 퍼블릭 가상 인터페이스(VIF)를 생성합니다. S3 버킷을 생성합니다. S3 File Gateway에서 새 NFS 파일 공유를 생성합니다. 새 파일 공유가 S3 버킷을 가리키도록 합니다. 기존 NFS 파일 공유에서 S3 파일 게이트웨이로 데이터를 전송합니다.

B 최다
Snowball Edge
테이프 마이그레이션 기능이 제공
디바이스당 최대 80TB의 데이터를 마이그레이션 가능

회사에 수신 메시지를 수집하는 애플리케이션이 있습니다. 그러면 수십 개의 다른 애플리케이션과 마이크로서비스가 이러한 메시지를 빠르게 사용합니다. 메시지 수는 매우 다양하며 때로는 초당 100,000개로 갑자기 증가하기도 합니다. 회사는 솔루션을 분리하고 확장성을 높이고자 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족합니까?

A. Amazon Kinesis Data Analytics에 대한 메시지를 유지합니다. 메시지를 읽고 처리하도록 소비자 애플리케이션을 구성합니다.
B. Auto Scaling 그룹의 Amazon EC2 인스턴스에 수집 애플리케이션을 배포하여 CPU 지표를 기반으로 EC2 인스턴스 수를 확장합니다.
C. 단일 샤드로 Amazon Kinesis Data Streams에 메시지를 씁니다. AWS Lambda 함수를 사용하여 메시지를 사전 처리하고 Amazon DynamoDB에 저장합니다. 메시지를 처리하기 위해 DynamoDB에서 읽을 소비자 애플리케이션을 구성합니다.
D. 여러 Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 구독이 있는 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 주제에 메시지를 게시합니다. 대기열의 메시지를 처리하도록 소비자 애플리케이션을 구성합니다.

D 최다
SQS는 확장성 높고 여러 생산자가 동시에 메시지를 보내고 여러 소비자가 메시지를 받음
고가용성
SNS 사용해서.....

회사에서 분산 애플리케이션을 AWS로 마이그레이션하고 있습니다. 이 애플리케이션은 다양한 워크로드를 처리합니다. 레거시 플랫폼은 여러 컴퓨팅 노드에서 작업을 조정하는 기본 서버로 구성됩니다. 회사는 복원력과 확장성을 최대화하는 솔루션으로 애플리케이션을 현대화하려고 합니다.
솔루션 설계자는 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 아키텍처를 어떻게 설계해야 합니까?

A. 작업의 대상으로 Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 대기열을 구성합니다. Auto Scaling 그룹에서 관리되는 Amazon EC2 인스턴스로 컴퓨팅 노드를 구현합니다. 예약된 조정을 사용하도록 EC2 Auto Scaling을 구성합니다.
B. 작업의 대상으로 Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 대기열을 구성합니다. Auto Scaling 그룹에서 관리되는 Amazon EC2 인스턴스로 컴퓨팅 노드를 구현합니다. 대기열 크기에 따라 EC2 Auto Scaling을 구성합니다.
C. Auto Scaling 그룹에서 관리되는 Amazon EC2 인스턴스로 기본 서버 및 컴퓨팅 노드를 구현합니다. 작업의 대상으로 AWS CloudTrail을 구성합니다. 기본 서버의 로드를 기반으로 EC2 Auto Scaling을 구성합니다.
D. Auto Scaling 그룹에서 관리되는 Amazon EC2 인스턴스로 기본 서버 및 컴퓨팅 노드를 구현합니다. 작업의 대상으로 Amazon EventBridge(Amazon CloudWatch Events)를 구성합니다. 컴퓨팅 노드의 로드를 기반으로 EC2 Auto Scaling을 구성합니다.

B 최다

회사는 데이터 센터에서 SMB 파일 서버를 실행하고 있습니다. 파일 서버는 파일이 생성된 후 처음 며칠 동안 자주 액세스되는 대용량 파일을 저장합니다. 7일 후에는 파일에 거의 액세스하지 않습니다.
총 데이터 크기는 증가하고 있으며 회사의 총 스토리지 용량에 근접합니다. 솔루션 설계자는 가장 최근에 액세스한 파일에 대한 짧은 대기 시간 액세스를 잃지 않고 회사의 사용 가능한 스토리지 공간을 늘려야 합니다. 솔루션 설계자는 향후 스토리지 문제를 방지하기 위해 파일 수명 주기 관리도 제공해야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A. AWS DataSync를 사용하여 SMB 파일 서버에서 AWS로 7일보다 오래된 데이터를 복사합니다.
B. Amazon S3 File Gateway를 생성하여 회사의 스토리지 공간을 확장합니다. 7일 후에 데이터를 S3 Glacier Deep Archive로 전환하는 S3 수명 주기 정책을 생성합니다.
C. Amazon FSx for Windows File Server 파일 시스템을 생성하여 회사의 스토리지 공간을 확장합니다.
D. 각 사용자의 컴퓨터에 유틸리티를 설치하여 Amazon S3에 액세스합니다. 7일 후에 데이터를 S3 Glacier Flexible Retrieval로 전환하는 S3 수명 주기 정책을 생성합니다.

B 최다

한 회사가 AWS에서 전자상거래 웹 애플리케이션을 구축하고 있습니다. 애플리케이션은 새 주문에 대한 정보를 Amazon API Gateway REST API로 전송하여 처리합니다. 회사는 주문이 접수된 순서대로 처리되기를 원합니다.
이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A. 애플리케이션이 주문을 받으면 API Gateway 통합을 사용하여 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 주제에 메시지를 게시합니다. 처리를 수행할 주제에 대한 AWS Lambda 함수를 구독합니다.
B. 애플리케이션이 주문을 받으면 API Gateway 통합을 사용하여 Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) FIFO 대기열에 메시지를 보냅니다. 처리를 위해 AWS Lambda 함수를 호출하도록 SQS FIFO 대기열을 구성합니다.
C. 애플리케이션이 주문을 처리하는 동안 API 게이트웨이 권한 부여자를 사용하여 모든 요청을 차단합니다.
D. 애플리케이션이 주문을 받으면 API Gateway 통합을 사용하여 Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 표준 대기열로 메시지를 보냅니다. 처리를 위해 AWS Lambda 함수를 호출하도록 SQS 표준 대기열을 구성합니다.

B 최다

회사에는 Amazon EC2 인스턴스에서 실행되고 Amazon Aurora 데이터베이스를 사용하는 애플리케이션이 있습니다. EC2 인스턴스는 파일에 로컬로 저장된 사용자 이름과 암호를 사용하여 데이터베이스에 연결합니다. 회사는 자격 증명 관리의 운영 오버헤드를 최소화하려고 합니다.
이 목표를 달성하기 위해 솔루션 설계자는 무엇을 해야 합니까?

A. AWS Secrets Manager를 사용하십시오. 자동 회전을 켭니다.
B. AWS Systems Manager Parameter Store를 사용합니다. 자동 회전을 켭니다.
C. AWS Key Management Service(AWS KMS) 암호화 키로 암호화된 객체를 저장할 Amazon S3 버킷을 생성합니다. 자격 증명 파일을 S3 버킷으로 마이그레이션합니다. 애플리케이션이 S3 버킷을 가리키도록 합니다.
D. 각 EC2 인스턴스에 대해 암호화된 Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 볼륨을 생성합니다. 새 EBS 볼륨을 각 EC2 인스턴스에 연결합니다. 자격 증명 파일을 새 EBS 볼륨으로 마이그레이션합니다. 애플리케이션이 새 EBS 볼륨을 가리키도록 합니다.

A 최다

글로벌 회사는 ALB(Application Load Balancer) 뒤의 Amazon EC2 인스턴스에서 웹 애플리케이션을 호스팅합니다. 웹 애플리케이션에는 정적 데이터와 동적 데이터가 있습니다. 회사는 정적 데이터를 Amazon S3 버킷에 저장합니다. 회사는 정적 데이터 및 동적 데이터의 성능을 개선하고 대기 시간을 줄이려고 합니다. 회사는 Amazon Route 53에 등록된 자체 도메인 이름을 사용하고 있습니다.
솔루션 설계자는 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 무엇을 해야 합니까?

A. S3 버킷과 ALB를 원본으로 하는 Amazon CloudFront 배포를 생성합니다. 트래픽을 CloudFront 배포로 라우팅하도록 Route 53을 구성합니다.
B. ALB를 오리진으로 하는 Amazon CloudFront 배포를 생성합니다. 엔드포인트로 S3 버킷이 있는 AWS Global Accelerator 표준 가속기를 생성합니다. 트래픽을 CloudFront 배포로 라우팅하도록 Route 53을 구성합니다.
C. S3 버킷을 오리진으로 하는 Amazon CloudFront 배포를 생성합니다. ALB 및 CloudFront 배포를 엔드포인트로 포함하는 AWS Global Accelerator 표준 액셀러레이터를 생성합니다. 가속기 DNS 이름을 가리키는 사용자 지정 도메인 이름을 만듭니다. 사용자 지정 도메인 이름을 웹 애플리케이션의 엔드포인트로 사용합니다.
D. ALB를 오리진으로 하는 Amazon CloudFront 배포를 생성합니다. S3 버킷을 엔드포인트로 포함하는 AWS Global Accelerator 표준 액셀러레이터를 생성합니다. 두 개의 도메인 이름을 만듭니다. 동적 콘텐츠에 대한 하나의 도메인 이름이 CloudFront DNS 이름을 가리킵니다. 다른 도메인 이름은 정적 콘텐츠에 대한 액셀러레이터 DNS 이름을 가리킵니다. 도메인 이름을 웹 애플리케이션의 끝점으로 사용합니다.

A 최다

회사에서 AWS 인프라에 대한 월별 유지 관리를 수행합니다. 이러한 유지 관리 활동 중에 회사는 여러 AWS 리전에서 Amazon RDS for MySQL 데이터베이스에 대한 자격 증명을 교체해야 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A. 자격 증명을 AWS Secrets Manager에 비밀로 저장합니다. 필요한 리전에 대해 다중 리전 비밀 복제를 사용합니다. 일정에 따라 비밀을 교체하도록 Secrets Manager를 구성합니다.
B. 보안 문자열 파라미터를 생성하여 AWS Systems Manager에 자격 증명을 비밀로 저장합니다. 필요한 리전에 대해 다중 리전 비밀 복제를 사용합니다. 일정에 따라 암호를 교체하도록 Systems Manager를 구성합니다.
C. 서버 측 암호화(SSE)가 활성화된 Amazon S3 버킷에 자격 증명을 저장합니다. Amazon EventBridge(Amazon CloudWatch Events)를 사용하여 AWS Lambda 함수를 호출하여 자격 증명을 교체합니다.
D. AWS Key Management Service(AWS KMS) 다중 리전 고객 관리 키를 사용하여 자격 증명을 비밀로 암호화합니다. Amazon DynamoDB 전역 테이블에 암호를 저장합니다. AWS Lambda 함수를 사용하여 DynamoDB에서 비밀을 검색합니다. RDS API를 사용하여 암호를 교체합니다.

A

회사는 Application Load Balancer 뒤의 Amazon EC2 인스턴스에서 전자상거래 애플리케이션을 실행합니다. 인스턴스는 여러 가용 영역에 걸쳐 Amazon EC2 Auto Scaling 그룹에서 실행됩니다. Auto Scaling 그룹은 CPU 사용률 지표를 기반으로 확장됩니다. 전자 상거래 애플리케이션은 대규모 EC2 인스턴스에서 호스팅되는 MySQL 8.0 데이터베이스에 트랜잭션 데이터를 저장합니다.
애플리케이션 로드가 증가하면 데이터베이스 성능이 빠르게 저하됩니다. 애플리케이션은 쓰기 트랜잭션보다 더 많은 읽기 요청을 처리합니다. 회사는 고가용성을 유지하면서 예측할 수 없는 읽기 워크로드의 수요를 충족하기 위해 데이터베이스를 자동으로 확장하는 솔루션을 원합니다.
이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A. 리더 및 컴퓨팅 기능을 위해 단일 노드와 함께 Amazon Redshift를 사용하십시오.
B. 단일 AZ 배포와 함께 Amazon RDS 사용 Amazon RDS를 구성하여 다른 가용 영역에 리더 인스턴스를 추가합니다.
C. 다중 AZ 배포와 함께 Amazon Aurora를 사용합니다. Aurora 복제본으로 Aurora Auto Scaling을 구성합니다.
D. EC2 스팟 인스턴스와 함께 Memcached용 Amazon ElastiCache를 사용합니다.

C

최근에 AWS로 마이그레이션한 회사에서 프로덕션 VPC로 들어오고 나가는 트래픽을 보호하기 위한 솔루션을 구현하려고 합니다. 이 회사는 온프레미스 데이터 센터에 검사 서버를 가지고 있었습니다. 검사 서버는 트래픽 흐름 검사 및 트래픽 필터링과 같은 특정 작업을 수행했습니다. 회사는 AWS 클라우드에서 동일한 기능을 갖기를 원합니다.
이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A. 프로덕션 VPC에서 트래픽 검사 및 트래픽 필터링에 Amazon GuardDuty를 사용하십시오.
B. 트래픽 미러링을 사용하여 트래픽 검사 및 필터링을 위해 프로덕션 VPC의 트래픽을 미러링합니다.
C. AWS Network Firewall을 사용하여 프로덕션 VPC에 대한 트래픽 검사 및 트래픽 필터링에 필요한 규칙을 생성합니다.
D. AWS Firewall Manager를 사용하여 프로덕션 VPC에 대한 트래픽 검사 및 트래픽 필터링에 필요한 규칙을 생성합니다.

C

회사는 AWS에서 데이터 레이크를 호스팅합니다. 데이터 레이크는 PostgreSQL용 Amazon S3 및 Amazon RDS의 데이터로 구성됩니다. 회사는 데이터 시각화를 제공하고 데이터 레이크 내의 모든 데이터 소스를 포함하는 보고 솔루션이 필요합니다. 회사의 관리 팀만 모든 시각화에 대한 전체 액세스 권한을 가져야 합니다. 나머지 회사는 제한된 액세스만 허용해야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A. Amazon QuickSight에서 분석을 생성합니다. 모든 데이터 소스를 연결하고 새 데이터 세트를 만듭니다. 대시보드를 게시하여 데이터를 시각화합니다. 적절한 IAM 역할과 대시보드를 공유합니다.
B. Amazon QuickSight에서 분석을 생성합니다. 모든 데이터 소스를 연결하고 새 데이터 세트를 만듭니다. 대시보드를 게시하여 데이터를 시각화합니다. 적절한 사용자 및 그룹과 대시보드를 공유합니다.
C. Amazon S3의 데이터에 대한 AWS Glue 테이블 및 크롤러를 생성합니다. AWS Glue 추출, 변환 및 로드(ETL) 작업을 생성하여 보고서를 생성합니다. 보고서를 Amazon S3에 게시합니다. S3 버킷 정책을 사용하여 보고서에 대한 액세스를 제한합니다.
D. Amazon S3의 데이터에 대한 AWS Glue 테이블 및 크롤러를 생성합니다. Amazon Athena Federated Query를 사용하여 PostgreSQL용 Amazon RDS 내의 데이터에 액세스합니다. Amazon Athena를 사용하여 보고서를 생성합니다. 보고서를 Amazon S3에 게시합니다. S3 버킷 정책을 사용하여 보고서에 대한 액세스를 제한합니다.

B 최다

회사에서 새로운 비즈니스 애플리케이션을 구현하고 있습니다. 이 애플리케이션은 두 개의 Amazon EC2 인스턴스에서 실행되며 문서 저장을 위해 Amazon S3 버킷을 사용합니다. 솔루션 설계자는 EC2 인스턴스가 S3 버킷에 액세스할 수 있는지 확인해야 합니다.
솔루션 설계자는 이 요구 사항을 충족하기 위해 무엇을 해야 합니까?

A. S3 버킷에 대한 액세스 권한을 부여하는 IAM 역할을 생성합니다. 역할을 EC2 인스턴스에 연결합니다.
B. S3 버킷에 대한 액세스 권한을 부여하는 IAM 정책을 생성합니다. 정책을 EC2 인스턴스에 연결합니다.
C. S3 버킷에 대한 액세스 권한을 부여하는 IAM 그룹을 생성합니다. 그룹을 EC2 인스턴스에 연결합니다.
D. S3 버킷에 대한 액세스 권한을 부여하는 IAM 사용자를 생성합니다. 사용자 계정을 EC2 인스턴스에 연결합니다.

A

애플리케이션 개발 팀은 큰 이미지를 더 작은 압축 이미지로 변환하는 마이크로서비스를 설계하고 있습니다. 사용자가 웹 인터페이스를 통해 이미지를 업로드할 때 마이크로 서비스는 이미지를 Amazon S3 버킷에 저장하고 AWS Lambda 함수로 이미지를 처리 및 압축하고 이미지를 압축된 형태로 다른 S3 버킷에 저장해야 합니다.
솔루션 설계자는 이미지를 자동으로 처리하기 위해 내구성 있고 상태 비저장 구성 요소를 사용하는 솔루션을 설계해야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하는 작업 조합은 무엇입니까? (두 가지를 선택하세요.)

A. Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 대기열을 생성합니다. 이미지가 S3 버킷에 업로드될 때 SQS 대기열에 알림을 보내도록 S3 버킷을 구성합니다.
B. Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 대기열을 호출 소스로 사용하도록 Lambda 함수를 구성합니다. SQS 메시지가 성공적으로 처리되면 대기열에서 메시지를 삭제합니다.
C. 새 업로드에 대해 S3 버킷을 모니터링하도록 Lambda 함수를 구성합니다. 업로드된 이미지가 감지되면 파일 이름을 메모리의 텍스트 파일에 쓰고 텍스트 파일을 사용하여 처리된 이미지를 추적합니다.
D. Amazon EC2 인스턴스를 시작하여 Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 대기열을 모니터링합니다. 대기열에 항목이 추가되면 EC2 인스턴스의 텍스트 파일에 파일 이름을 기록하고 Lambda 함수를 호출합니다.
E. S3 버킷을 모니터링하도록 Amazon EventBridge(Amazon CloudWatch Events) 이벤트를 구성합니다. 이미지가 업로드되면 추가 처리를 위해 애플리케이션 소유자의 이메일 주소와 함께 Amazon ampl Notification Service(Amazon SNS) 주제로 알림을 보냅니다.

AB 최다

한 회사에 AWS에 배포된 3계층 웹 애플리케이션이 있습니다. 웹 서버는 VPC의 퍼블릭 서브넷에 배포됩니다. 애플리케이션 서버와 데이터베이스 서버는 동일한 VPC의 프라이빗 서브넷에 배포됩니다. 이 회사는 검사 VPC의 AWS Marketplace에서 타사 가상 방화벽 어플라이언스를 배포했습니다. 기기는 IP 패킷을 수락할 수 있는 IP 인터페이스로 구성됩니다.
솔루션 설계자는 트래픽이 웹 서버에 도달하기 전에 애플리케이션에 대한 모든 트래픽을 검사하기 위해 웹 애플리케이션을 어플라이언스와 통합해야 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A. 애플리케이션 VPC의 퍼블릭 서브넷에 Network Load Balancer를 생성하여 패킷 검사를 위해 어플라이언스로 트래픽을 라우팅합니다.
B. 애플리케이션 VPC의 퍼블릭 서브넷에 Application Load Balancer를 생성하여 패킷 검사를 위해 트래픽을 어플라이언스로 라우팅합니다.
C. Transit Gateway를 통해 들어오는 패킷을 라우팅하도록 라우팅 테이블을 구성하는 검사 VPC에 Transit Gateway를 배포합니다.
D. 검사 VPC에 게이트웨이 로드 밸런서를 배포합니다. 수신 패킷을 수신하고 패킷을 어플라이언스로 전달하기 위한 게이트웨이 로드 밸런서 엔드포인트를 생성합니다.

D 최다

회사에서 대량의 생산 데이터를 동일한 AWS 리전의 테스트 환경으로 복제하는 기능을 개선하려고 합니다. 데이터는 Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 볼륨의 Amazon EC2 인스턴스에 저장됩니다. 복제된 데이터에 대한 수정은 생산 환경에 영향을 미치지 않아야 합니다. 이 데이터에 액세스하는 소프트웨어에는 지속적으로 높은 I/O 성능이 필요합니다.
솔루션 설계자는 프로덕션 데이터를 테스트 환경으로 복제하는 데 필요한 시간을 최소화해야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A. 프로덕션 EBS 볼륨의 EBS 스냅샷을 찍습니다. 테스트 환경의 EC2 인스턴스 스토어 볼륨에 스냅샷을 복원합니다.
B. EBS 다중 연결 기능을 사용하도록 프로덕션 EBS 볼륨을 구성합니다. 프로덕션 EBS 볼륨의 EBS 스냅샷을 생성합니다. 프로덕션 EBS 볼륨을 테스트 환경의 EC2 인스턴스에 연결합니다.
C. 프로덕션 EBS 볼륨의 EBS 스냅샷을 찍습니다. 새 EBS 볼륨을 생성하고 초기화합니다. 프로덕션 EBS 스냅샷에서 볼륨을 복원하기 전에 새 EBS 볼륨을 테스트 환경의 EC2 인스턴스에 연결합니다.
D. 프로덕션 EBS 볼륨의 EBS 스냅샷을 찍습니다. EBS 스냅샷에서 EBS 빠른 스냅샷 복원 기능을 켭니다. 스냅샷을 새 EBS 볼륨으로 복원합니다. 테스트 환경에서 새 EBS 볼륨을 EC2 인스턴스에 연결합니다.