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QUESTION NO: 1
正誤問題：「Amazon
ElastiCacheのコンテキストでは、アプリケーションの観点から、クラスター構成エンドポ
イントへの接続は、個々のキャッシュノードへの直接接続と同じです。」
A.アプリケーションの観点から見ると、クラスター構成エンドポイントへの接続は個々のキ
ャッシュノードへの直接接続と変わりません。それぞれが一意のノード識別子を持っている
からです。
B.アプリケーションの観点から見ると、クラスター構成エンドポイントへの接続は、個々の
キャッシュノードへの直接接続と同じです。
C.False。キャッシュノードには接続できますが、クラスター構成エンドポイントには接続
できません。
D.False。クラスター構成エンドポイントには接続できますが、キャッシュノードには接続
できません。
Answer: B
Explanation:
This is true. From the application's point of view, connecting to the cluster configuration endpoint is no different than connecting directly to an individual cache node. In the process of connecting to cache nodes, the application resolves the configuration endpoint's DNS name.
Because the configuration endpoint maintains CNAME entries for all of the cache nodes, the
DNS name resolves to one of the nodes; the client can then connect to that node.
http://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/UserGuide/AutoDiscovery.HowAuto
Disc overyW orks.html

QUESTION NO: 2
次のポリシーをIAMグループにアタッチできます。そのグループのIAMユーザーは、コンソ
ールを使用して、ユーザー名に一致するAWS
S3の「ホームディレクトリ」にアクセスできます。
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Action": ["s3:*"],
"Effect": "Allow",
"Resource": ["arn:aws:s3:::bucket-name"],
"Condition":{"StringLike":{"s3:prefix":["home/${aws:username}/*"]}}
},
{
"Action":["s3:*"],
"Effect":"Allow",
"Resource": ["arn:aws:s3:::bucket-name/home/${aws:username}/*"]
}
]
}
A. True
B. False
Answer: B

QUESTION NO: 3
ユーザーがAuto
Scalingグループのスケーリングプロセスを一時停止しました。インスタンス数を増やすた
めのスケーリングアクティビティは既に進行中です。
停止はそのアクティビティにどのような影響を与えますか？
A.影響なし。スケーリングアクティビティは継続します
B.インスタンスの起動を一時停止し、Auto Scalingの再開後にのみ起動します
C.インスタンスを終了します
D.インスタンスを一時的に停止します
Answer: A
Explanation:
The user may want to stop the automated scaling processes on the Auto Scaling groups either to perform manual operations or during emergency situations. To perform this, the user can suspend one or more scaling processes at any time. When this process is suspended,
Auto Scaling creates no new scaling activities for that group. Scaling activities that were already in progress before the group was suspended continue until completed.
http://docs.aws.amazon.com/AutoScaling/latest/DeveloperGuide/AS_Concepts.html

QUESTION NO: 4
Identity and Access
Management（IAM）について、アプリケーションに属するどのタイプの特別なアカウント
がプログラムからGoogleサービスにアクセスできるようにしますか？
A. Service account
B. Simple Key
C. OAuth
D. Code account
Answer: A
Explanation:
A service account is a special Google account that can be used by applications to access
Google services programmatically. This account belongs to your application or a virtual machine (VM), instead of to an individual end user. Your application uses the service account to call the Google API of a service, so that the users aren't directly involved.
A service account can have zero or more pairs of service account keys, which are used to authenticate to Google. A service account key is a public/private keypair generated by
Google.
Google retains the public key, while the user is given the private key.
https://cloud.google.com/iam/docs/service-accounts

QUESTION NO: 5
ソリューションアーキテクトは、可用性、データの耐久性、およびスケーラビリティを改善
するために、レガシーJavaアプリケーションを再設計する責任があります。現在、アプリケ
ーションは単一の高メモリAmazon
EC2インスタンスで実行されます。アップストリームクライアントからのHTTP要求を受け
入れ、それらをメモリ内キューに追加し、200ステータスで応答します。別のアプリケーシ
ョンスレッドがキューから項目を読み取り、処理し、結果をAmazon RDS
MySQLインスタンスに永続化します。各アイテムの処理時間は平均で90秒かかります。そ
のほとんどは外部サービスコールの待機に費やされますが、アプリケーションは複数のアイ
テムを並行して処理するように記述されています。
このサービスへのトラフィックは予測不能です。高負荷の期間中、アプリケーションがバッ
キングを処理している間、アイテムが1時間以上内部キューに置かれることがあります。さ
らに、単一のアプリケーションノードに障害が発生した場合、現在のシステムには可用性と
データに関する問題があります。
このサービスにアクセスするクライアントは変更できません。タイムアウトしてリクエスト
を再試行する前に、送信する各HTTPリクエストに対する応答を10秒以内に受信することを
期待しています。
どのアプローチがシステムの可用性と耐久性を向上させ、処理のレイテンシを削減し、コス
トを最小限に抑えますか？
A.Lambdaプロキシ統合を使用してリクエストをAWS Lambda関数に渡すAmazon API
Gateway REST
APIを作成します。コア処理コードをLambda関数に移行し、プロキシイベントを内部アプリ
ケーションデータモデルに変換して処理モジュールを呼び出すハンドラーメソッドを提供す
るラッパークラスを記述します。
B.サービスプロキシを使用してAmazon SQSキューにアイテムを配置するAmazon API
Gateway REST
APIを作成します。既存のアプリケーションからコア処理コードを抽出して更新し、Amazon
SQSキューからアイテムをプルします。既存のアプリケーションからコア処理コードを抽出
し、それを更新して、インメモリキューではなくAmazon SQSからアイテムをプルします。
Amazon SQSキュー内のメッセージの概数に基づいて動的にスケーリングするAuto
Scalingグループ内のより小さいEC2インスタンスに新しい処理アプリケーションをデプロイ
します。
C.Amazon RDSの代わりにAmazon
DynamoDBを使用するようにアプリケーションを変更します。 DynamoDBテーブルのAuto
Scalingを構成します。 CPU使用率に基づくスケーリングポリシーを使用して、Auto
Scalingグループ内にアプリケーションをデプロイします。メモリマップファイルを使用し
てインメモリキューをインスタンスストアボリュームに戻し、そのファイルを定期的にAma
zon S3に書き込みます。
D.インメモリキューの代わりにRedisタスクキューを使用するようにアプリケーションを更
新します。アプリケーションのDockerコンテナーイメージを構築します。アプリケーション
コンテナーとRedisをホストする別のコンテナーを含むAmazon
ECSタスク定義を作成します。 AWS
Fargateを使用して新しいタスク定義をECSサービスとしてデプロイし、Auto
Scalingを有効にします。
Answer: B

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Updated: May 28, 2022