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AWS-DevOps-Engineer-Professional-JPN PDF DEMO:

QUESTION NO: 1
企業は、開発環境の単一のAmazon
EC2インスタンスでデータベースを実行します。データは、EC2インスタンスに接続されて
いる個別のAmazon EBSボリュームに保存されます。 Amazon Route 53
Aレコードが作成され、EC2インスタンスを指すように設定されました。会社は、インスタ
ンスまたはアベイラビリティーゾーン（AZ）に障害が発生した場合、データベースインス
タンスの復旧を自動化したいと考えています。同社はまた、コストを低く抑えたいと考えて
います。 RTOは4時間で、RPOは12時間です。
これらの要件を満たすために、DevOpsエンジニアはどのソリューションを実装する必要が
ありますか？
A.複数のAZで最小および最大インスタンス数1を使用して、Auto
Scalingグループでデータベースを実行します。 Auto
Scalingグループにライフサイクルフックを追加し、ライフサイクルイベントが発生したと
きにトリガーされるAmazon CloudWatchイベントルールを定義します。
CloudWatchイベントルールでAWS
Lambda関数を呼び出して、イベントに基づいてEC2インスタンスからAmazon
EBSデータボリュームをデタッチまたはアタッチします。データボリュームをマウントする
ようにEC2インスタンスUserDataを構成し（短い遅延で失敗時に再試行）、データベースを
起動してRoute 53レコードを更新します。
B.異なるAZの2つの異なるEC2インスタンスでデータベースを実行し、一方をアクティブに
し、他方をスタンバイとして実行します。データボリュームをアクティブなインスタンスに
接続します。 Amazon CloudWatch
Eventsルールを設定して、EC2インスタンスの終了時にAWS Lambda関数を呼び出します。
Lambda関数は、代替EC2インスタンスを起動します。終了したインスタンスがアクティブ
ノードである場合、関数はデータボリュームをスタンバイノードに接続します。データベー
スを起動し、Route 53レコードを更新します。
C.複数のAZで最小および最大インスタンス数が1のAuto
Scalingグループでデータベースを実行します。スケジュールされたAmazon CloudWatch
Eventsルールによって4時間ごとにトリガーされるAWS
Lambda関数を作成して、データボリュームのスナップショットを取得し、タグを適用しま
す。インスタンスUserDataに最新のスナップショットを取得させ、そこから新しいボリュー
ムを作成して、ボリュームを接続およびマウントします。次に、データベースを起動し、R
oute 53レコードを更新します。
D.異なるAZの2つの別個のEC2インスタンスでデータベースを実行します。インスタンスの
一方をマスターとして構成し、もう一方をスタンバイとして構成します。マスターインスタ
ンスとスタンバイインスタンスの間にレプリケーションをセットアップします。 Route
53レコードをマスターに向けます。 EC2インスタンスの終了時にAWS
Lambda関数を呼び出すようにAmazon CloudWatchイベントルールを設定します。
Lambda関数は、代替EC2インスタンスを起動します。終了したインスタンスがアクティブ
ノードであった場合、この機能はスタンバイをマスターに昇格させ、Route
53レコードをそのノードに向けます。
Answer: D

QUESTION NO: 2
DevOpsエンジニアは、Webサイトのページ読み込み時間の突然の急上昇を発見し、最近の
展開が発生したことを発見しました。関連するコミットの簡単な差分は、外部API呼び出し
のURLが変更され、接続ポートが80から443に変更されたことを示しています。外部APIが
検証され、アプリケーションの外部で動作します。アプリケーションログには、接続がタイ
ムアウトになったことが示されており、その結果、複数回の再試行が発生し、コールが最終
的に失敗します。
エンジニアは、問題の根本原因を特定するためにどのデバッグ手順を実行する必要がありま
すか？
A.VPC Flow Logsをチェックして、ウェブAuto Scalingグループの一部であるAmazon
EC2インスタンスから発信された拒否を探します。
VPCの入力セキュリティグループルールとルーティングルールを確認します。
B.VPCの既存の出力セキュリティグループルールとネットワークACLを確認します。また、
デバッグ情報については、Amazon CloudWatch
Logsに書き込まれているアプリケーションログを確認してください。
C.VPCの出力セキュリティグループルールとネットワークACLを確認します。また、VPCフ
ローログをチェックして、Web Auto Scalingグループから発信された受け入れを探します。
D.デバッグ情報については、Amazon CloudWatch
Logsに書き込まれているアプリケーションログを確認します。
VPCの入力セキュリティグループルールとルーティングルールを確認します。
Answer: C

QUESTION NO: 3
DevOpsエンジニアは、AWS
CodePipelineを使用してマルチステージパイプラインを構築し、アプリケーションを構築、
検証、ステージング、テスト、デプロイします。テスト段階と展開段階の間には、手動の承
認段階が必要です。開発チームは、webhookをサポートするチームチャットツールを使用し
ます。
エンジニアは、チャットツールに投稿するパイプラインアクティビティと承認リクエストの
ステータス更新をどのように構成できますか？
A. Create an AWS CloudWatch Logs subscription that filters on "detail-type": "CodePipeline
Pipeline Execution State Change." Forward that to an Amazon SNS topic. Add the chat webhook URL to the SNS topic as a subscriber and complete the subscription validation.
B. Create an AWS Lambda function that is triggered by the updating of AWS CloudTrail events. When a
"CodePipeline Pipeline Execution State Change" event is detected in the updated events, send the event details to the chat webhook URL.
C. Create an AWS CloudWatch Events rule that filters on "CodePipeline Pipeline Execution
State Change." Forward that to an Amazon SNS topic. Subscribe an AWS Lambda function to the Amazon SNS topic and have it forward the event to the chat webhook URL.
D. Modify the pipeline code to send event details to the chat webhook URL at the end of each stage.
Parametrize the URL so each pipeline can send to a different URL based on the pipeline environment.
Answer: C

QUESTION NO: 4
経営陣は、アマゾンウェブサービスからの月額請求額の増加を報告しており、彼らはこのコ
ストの増加に非常に懸念しています。経営陣は、この増加の正確な原因を特定するように依
頼しました。
請求レポートを確認した後、データ転送コストの増加に気づきます。データ転送の使用に関
するより良い洞察を管理に提供するにはどうすればよいですか？
A.5秒の粒度を使用するようにAmazon
CloudWatchメトリックスを更新します。これにより、請求データと組み合わせて異常を特
定できる、より詳細なメトリックスが得られます。
B.Amazon CloudWatch Logsを使用して、ログでmap-
reduceを実行し、使用率とデータ転送を決定します。
C.アプリケーションデータ転送を複数のより具体的なデータポイントに分割する、アプリケ
ーションごとにカスタムメトリックスをAmazon CloudWatchに配信します。
D- Amazon CloudWatchメトリックスを使用して、Elastic Load
Balancingアウトバウンドデータ転送メトリックスを毎月取得し、請求レポートに含めて、
どのアプリケーションがより高い帯域幅使用を引き起こしているかを示します。
Answer: C
説明
AWS CLIまたはAPIを使用して、独自のメトリックスをCloudWatchに公開できます。
AWSマネジメントコンソールを使用して、公開されたメトリックの統計グラフを表示でき
ます。
CloudWatchは、メトリックに関するデータを一連のデータポイントとして保存します。各
データポイントにはタイムスタンプが関連付けられています。
統計セットと呼ばれる集約されたデータポイントのセットを公開することもできます。
アプリケーション固有のカスタムメトリックがある場合は、正確な問題について経営陣に内
訳を与えることができます。
オプションAは、より良い洞察を提供するのに十分ではありません。
オプションBは、アプリケーションがカスタムメトリックを公開できるようにする場合のオ
ーバーヘッドです。オプションDは、ELBメトリックだけでは全体像が得られないため無効
です。カスタムメトリックの詳細については、以下のドキュメントリンクを参照してくださ
い。
* http://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/publishingMetrics.htmI

QUESTION NO: 5
企業がAWS
CodeDeployを使用して、アプリケーションのデプロイを管理しています。最近、開発チー
ムはバージョン管理にGitHubを使用することを決定し、チームはGitHubリポジトリをCode
Deployと統合する方法を模索しています。チームはまた、そのリポジトリに新しいコミット
があるたびに展開を自動化する方法を開発する必要があります。チームは現在、Amazon
S3の場所を手動で示すことにより、新しいアプリケーションリビジョンを展開しています。
MOSTの効率的な方法でどのように統合を達成できますか？
A.GitHub webhookを作成して、リポジトリをAWS
CodeCommitに複製します。ソースプロバイダーとしてCodeCommitを使用し、デプロイプ
ロバイダーとしてAWS CodeDeployを使用するAWS
CodePipelineパイプラインを作成します。構成が完了したら、GitHubリポジトリへの変更を
コミットして最初の展開を開始します。
B.ソースプロバイダーとしてGitHubを使用し、デプロイプロバイダーとしてAWS
CodeDeployを使用するAWS
CodePipelineパイプラインを作成します。この新しいパイプラインをGitHubアカウントに接
続し、GitHubでwebhookを使用して変更が発生したときにパイプラインを自動的に開始する
ようにCodePipelineに指示します。
C.AWS
Lambda関数を作成して、GitHubリポジトリ内に新しいコミットがあったかどうかを定期的
に確認します。新しいコミットが見つかった場合、AWS
CodeDeployへのCreateDeployment
API呼び出しをトリガーして、デプロイグループ内の最後のコミットIDに基づいて新しいデ
プロイを開始します。
D.AWS
CodeDeployカスタムデプロイ設定を作成して、GitHubリポジトリをデプロイグループに関
連付けます。関連付けプロセス中に、GitHubを使用して展開グループを認証し、GitHubセキ
ュリティ認証トークンを取得します。新しいコミットが見つかった場合に自動的に展開する
ように展開グループオプションを構成します。
GitHubリポジトリに新しいコミットを実行して、最初の展開をトリガーします。
Answer: D

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Updated: May 28, 2022