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QUESTION NO: 1
Webホスティング会社は、プラットフォーム内でホストされているすべてのWebサイトから
クリックストリームデータをキャプチャし、ほぼリアルタイムのビジネスインテリジェンス
を提供するWeb分析ツールを構築しています。このシステム全体は、AWSサービス上に構
築されています。ウェブホスティング会社は、Amazon
kinesisを使用してこのデータを収集し、スライディングウィンドウ分析を実行することに関
心があります。各ウェブサイトがクリックごとにAmazon
Kinesisにデータを送信するための最も信頼性が高く、フォールトトレラントな手法は何です
か？
A. 各Webサーバーは、カウントが500に達するまでリクエストをブラフし、Amazon kinesis
PutRecord API呼び出しを使用してAmazon kinesisに送信します
B. 各Webサーバーは、リクエストを受信した後、Amazon kinesis PutRecord
APLを使用してAmazon
kinesisに送信します。分娩キーとしてSessionIDを使用し、成功応答が受信されるまで再試
行するループを設定します
C. リクエストを受信した後、各WebサーバーはAmazon Kinesis Producer
LibraryのaddRecordメソッドを使用してAmazon kinesisに送信します
D. リクエストを受信した後、各WebサーバーはAmazon kinesis PutRecord
APIを使用してAmazon
Kinesisに送信します。成功した応答が受信されるまで、再試行に指数バックオフアルゴリズ
ムを使用します
Answer: B
説明
https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/kinesis-producer-adv-retries-rate- limited.html

QUESTION NO: 2
クラウド（Amazon RDS）で実行されている分離データベース環境とは何ですか？
A. DBボリューム
B. DBサーバー
C. DBインスタンス
D. DBユニット
Answer: C

QUESTION NO: 3
多要素トークンサービスをAWSプラットフォームに統合できますか？
A.
はい、プライベート多要素トークンデバイスを統合して、AWSプラットフォームに対して
ユーザーを認証できます。
B.
はい、AWS多要素トークンデバイスを使用してAWSプラットフォームでユーザーを認証し
ます。
C.
いいえ、多要素トークンデバイスをAWSプラットフォームに統合することはできません。
Answer: B

QUESTION NO: 4
Auto ScalingグループがAmazon Elastic Compute
Cloud（EC2）で実行されている場合、アプリケーションは10分以内に負荷に応じて急速に
増減します。ただし、負荷がピークに達すると、以前に終了したAmazon
EC2リソースがまだアクティブとして表示されている構成管理システムで問題が発生し始め
ます。
構成管理システムを使用してAmazon
EC2リソースのクリーンアップを処理するための信頼できる効率的な方法は何でしょうか？
2つの答えを選択してください
A.
既存の構成管理システムを使用して、インスタンスの起動とブートストラップを制御し、自
動化における可動部品の数を減らします
B. Auto Scalingアクション用にAmazon Simple Queue
Service（SQS）キューを設定します。これには、新しいメッセージをリッスンし、終了し
たインスタンスを構成管理システムから削除するスクリプトが含まれます
C. Amazon Simple Workflow
Service（SWF）を使用して、以前に起動されたインスタンスのホワイトリストを含むAmaz
on DynamoDBデータベースを維持し、Amazon
SWFワーカーが構成管理システムから情報を削除できるようにします
D. Amazon
EC2インスタンスのシャットダウン中に実行される小さなスクリプトを作成して、構成管理
システムからリソースを登録解除します
E. Amazon EC2インスタンスの毎日のcronジョブで実行され、EC2 Auto
ScalingグループのAPI
Describe呼び出しを実行し、終了したインスタンスを構成管理システムから削除するスクリ
プトを記述します
Answer: D,E

QUESTION NO: 5
通信会社は、顧客の解約を予測する必要があります（つまり、顧客がコンピューターを切り
替えることを決定します）。同社には、毎月の消費パターン、顧客サービスへの電話、顧客
が最終的にサービスを終了したかどうかなど、各顧客の履歴記録があります。このデータは
すべてAmazon
S3に保存されます。会社は、忠誠心を取り戻すために、どの顧客がすぐに解約する可能性が
あるかを知る必要があります。
これらの要件を満たす最適なアプローチは何ですか？
A.
EMRを使用してHiveクエリを実行し、顧客のプロファイルを作成します。プロファイルを既
存の顧客に適用して、解約の可能性を判断する
B. Amazon Machine Learningサービスを使用して、Amazon
S3に保存されているデータセットに基づいてバイナリ分類モデルを構築します。モデルは、
既存の顧客の解約属性を予測するために定期的に使用されます
C. Redshiftクラスターを使用して、Amazon
S3からデータをコピーします。解約の可能性をコンピューター化するユーザー定義関数をR
edshiftで作成する
D. AWS QuickSightを使用してAmazon
S3に保存されたデータに接続し、必要なビジネス洞察を取得します。解約傾向グラフをプロ
ットして、既存の顧客の解約可能性を推定します
Answer: B
説明
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/predicting-customer-churn-with-amazon- machine-learning/

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Updated: May 28, 2022