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QUESTION NO: 1
한 회사에서 고 가용성의 2 계층 웹 애플리케이션을 AWS에 배포하고 있습니다. 어떤
서비스가 정적 콘텐츠를 위한 내구성 있는 저장소를 제공하면서 웹 계층에 대한 전체적인
CPU 리소스를 줄입니까?
A. 아마존 S3
B. Amazon RDS 인스턴스
C. Amazon EBS 볼륨
D. Amazon EC2 인스턴스 스토어
Answer: A

QUESTION NO: 2
Amazon CloudWatch "_____"지표 (AWS Management Console 또는 Amazon Cloud Watch
API를 통해 사용 가능)를 주의 깊게 보고 복제 오류로 인해 읽기 복제본이 뒤떨어질 경우 읽기
전용 복제본을 다시 생성하는 것이 좋습니다.
A. 쓰기 지연
B. 읽기 전용 복제본
C. 단일 복제본
D. 복제 지연
Answer: D

QUESTION NO: 3
인스턴스의 위치는 ____________입니다.
A. based on Availability Zone
B. Regional
C. Global
Answer: A

QUESTION NO: 4
조직에서 모바일 소셜 애플리케이션을 개발 중이며 설치된 모든 디바이스에서 로그를
수집해야 합니다. 조직은 Amazon Kinesis Data Streams를 평가하여 로그를 푸시하고
Amazon EMR은 데이터를 처리합니다. 클러스터간에 데이터를 복제하기 위해 기본 복제
요소를 사용하여 HDFS에 데이터를 저장하려고 하지만 데이터의 내구성에 대해 걱정합니다.
현재 그들은 매일 300GB의 원시 데이터를 생산하고 있으며 특별 이벤트 동안 추가 급증을
겪고 있습니다. 스트리밍 데이터의 증가와 일치하도록 Amazon EMR 클러스터를 수평
확장해야 합니다.
어떤 솔루션이 데이터 손실을 방지하고 컴퓨팅 수요를 충족 시키는가?
A. Amazon EMR에서 여러 Amazon EBS 볼륨을 사용하여 처리 된 데이터를 저장하고 필요에
따라 Amazon EMR 클러스터를 수평 확장합니다.
B. EMR 파일 시스템 및 Amazon S3를 사용하여 처리 된 데이터를 저장하고 필요에 따라
Amazon EMR 클러스터를 수평 확장합니다.
C. Amazon Kinesis Data Firehose를 사용하고 Amazon EMR을 사용하는 대신 Amazon
Elasticsearch Service에 직접 로그를 스트리밍하십시오.
D. Amazon DynamoDB를 사용하여 처리 된 데이터를 저장하고 필요에 따라 Amazon EMR
클러스터를 수평 확장합니다.
Answer: B

QUESTION NO: 5
조직은 사용자 지정 맵 축소 애플리케이션을 사용하여 Amazon S3 버킷의 많은 작은 데이터
파일을 기반으로 월별 보고서를 작성합니다. 데이터는 빈번하지만 예측할 수 없는 일정으로
다양한 사업부에서 제출됩니다. 데이터 집합이 계속 증가함에 따라 하루 안에 모든 데이터를
처리하는 것이 점점 어려워지고 있습니다. 조직은 Amazon EMR 클러스터를 확장했지만 다른
최적화로 성능을 향상시킬 수 있습니다.
조직은 기존 프로세스 및 응용 프로그램의 성능을 최소한으로 변경해야 합니다.
조직은 어떤 조치를 취해야 합니까?
A. S3DistCp를 사용하여 콘텐츠를 더 큰 파일로 집계하는 매일 AWS Data Pipeline
프로세스를 예약합니다.
B. 업무 부서에서 Amazon Kinesis Firehose를 통해 데이터를 제출하여 매시간 Amazon S3에
데이터를 집계하도록 합니다.
C. Amazon S3 이벤트 알림 및 AWS Lambda를 사용하여 각 파일을 Amazon Elasticsearch
Service 클러스터에 인덱싱하십시오.
D. Amazon S3 이벤트 알림 및 AWS Lambda를 사용하여 DynamoDB에서 빠른 검색 파일
인덱스를 생성하십시오.
E. Amazon EMR 클러스터에 Spark를 추가하고 메모리 내 Resilient Distributed Datasets를
활용하십시오.
Answer: A
설명
https://aws.amazon.com/blogs/big-data/seven-tips-for-using-s3distcp-on-amazon-emr-to- move-data-efficiently-b

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Updated: May 28, 2022