Q271
문제: 솔루션 설계자는 원하는 Amazon EC2 용량에 도달하기 전에 야간 배치 처리 작업이 1시간 동안 자동으로 확장되는 것을 관찰합니다. 최대 용량은 매일 밤 동일하고 배치 작업은 항상 오전 1시에 시작됩니다. 솔루션 설계자는 원하는 EC2 용량에 빠르게 도달하고 배치 작업이 완료된 후 Auto Scaling 그룹이 축소될 수 있는 비용 효율적인 솔루션을 찾아야 합니다.
답: C. 원하는 컴퓨팅 수준으로 확장하도록 예약된 확장을 구성합니다.
핵심 지문 및 개념:
- 매일 밤 동일한 최대 용량
- 배치 작업이 항상 오전 1시에 시작
- 비용 효율적이고 빠른 확장 필요
사용 기술 및 개념 설명:
Scheduled Scaling (예약된 확장):
- 예약된 확장: Auto Scaling 그룹의 용량을 특정 시간에 조정할 수 있는 기능입니다.
- 빠른 확장: 작업 시작 시간에 맞춰 EC2 인스턴스를 미리 시작하여 필요한 용량을 확보합니다.
- 비용 효율성: 필요 시점에만 확장하여 리소스 낭비를 최소화합니다.
Q272
문제: 회사는 Application Load Balancer(ALB) 뒤에 있는 Amazon EC2 인스턴스 플릿에서 동적 웹 사이트를 제공합니다. 웹 사이트는 전 세계 고객에게 서비스를 제공하기 위해 여러 언어를 지원해야 합니다. 웹 사이트의 아키텍처는 us-west-1 지역에서 실행 중이며 세계의 다른 지역에 있는 사용자에 대해 높은 요청 지연 시간을 보이고 있습니다. 웹사이트는 사용자의 위치에 관계없이 빠르고 효율적으로 요청을 처리해야 합니다. 그러나 회사는 여러 지역에 걸쳐 기존 아키텍처를 다시 생성하기를 원하지 않습니다.
답: B. ALB를 오리진으로 사용하여 Amazon CloudFront 배포를 구성합니다. Accept-Language 요청 헤더를 기반으로 캐시 동작 설정을 캐시로 설정합니다.
핵심 지문 및 개념:
- 다양한 언어 지원
- 높은 요청 지연 시간
- 기존 아키텍처를 다시 생성하지 않음
사용 기술 및 개념 설명:
Amazon CloudFront:
- 글로벌 콘텐츠 배포: 전 세계적으로 캐시된 콘텐츠를 제공하여 요청 지연 시간을 줄입니다.
- 헤더 기반 캐싱: Accept-Language 헤더를 기반으로 캐시 동작을 설정하여 다양한 언어 콘텐츠를 효율적으로 제공.
Q273
문제: 솔루션 설계자는 다른 AWS 리전을 포함하는 재해 복구(DR) 전략을 생성해야 합니다. 회사는 대기 시간을 최소화하면서 DR 지역에서 데이터베이스를 최신 상태로 유지하기를 원합니다. DR 지역의 나머지 인프라는 감소된 용량으로 실행되어야 하며 필요한 경우 확장할 수 있어야 합니다.
답: B. 웜 대기 배포와 함께 Amazon Aurora 글로벌 데이터베이스를 사용합니다.
핵심 지문 및 개념:
- 대기 시간 최소화
- 데이터베이스 최신 상태 유지
- 감소된 용량으로 실행
사용 기술 및 개념 설명:
Amazon Aurora 글로벌 데이터베이스:
- 글로벌 데이터 복제: 여러 리전에 걸쳐 데이터베이스를 자동으로 복제하여 데이터 일관성을 유지.
- 웜 대기 배포: 최소한의 용량으로 DR 리전을 운영하고 필요 시 확장 가능.
Q274
문제: 회사는 Amazon EC2 인스턴스에서 애플리케이션을 실행합니다. DR 솔루션은 RTO가 4시간 미만이어야 하며, 정상 작동 중에 가능한 한 적은 AWS 리소스를 사용해야 합니다.
답: B. Amazon 머신 이미지(AMI)를 생성하여 EC2 인스턴스를 백업합니다. AMI를 보조 AWS 리전에 복사합니다. AWS CloudFormation을 사용하여 보조 리전에서 인프라 배포를 자동화합니다.
핵심 지문 및 개념:
- RTO 4시간 미만
- 적은 AWS 리소스 사용
사용 기술 및 개념 설명:
AWS CloudFormation:
- 인프라 자동화: AMI에서 신속하게 리소스를 생성하여 RTO 요구 사항 충족.
- 비용 효율성: 필요 시점에만 리소스를 생성하여 평상시 리소스 비용 최소화.
Q275
문제: 회사는 내부 브라우저 기반 애플리케이션을 실행합니다. Auto Scaling 그룹은 근무 시간 동안 최대 20개의 인스턴스로 확장되지만 밤에는 2개의 인스턴스로 축소됩니다. 오전 중반까지는 잘 돌아가지만 하루가 시작되면 애플리케이션이 매우 느립니다.
답: C. 더 낮은 CPU 임계값에서 트리거되는 대상 추적 작업을 구현하고 휴지 기간을 줄입니다.
핵심 지문 및 개념:
- 아침에 성능 저하
- 근무 시간 동안 확장
- 비용 최소화
사용 기술 및 개념 설명:
Target Tracking Scaling (대상 추적 확장):
- 자동 확장: CPU 사용률을 목표로 설정하여 자동으로 인스턴스를 조정.
- 휴지 기간: 휴지 기간을 줄여 확장 반응 시간을 단축.
Q276
문제: Auto Scaling 그룹의 여러 Amazon EC2 인스턴스에 배포된 다중 계층 애플리케이션이 있습니다. Amazon RDS for Oracle 인스턴스는 Oracle 관련 PL/SQL 기능을 사용하는 애플리케이션의 데이터 계층입니다. EC2 인스턴스가 과부하되고 RDS 인스턴스의 스토리지가 부족해지고 있습니다. Auto Scaling 그룹에는 조정 지표가 없으며 최소 정상 인스턴스 수만 정의됩니다. 트래픽이 예측할 수 없는 속도로 계속 증가할 것입니다.
답: A. RDS for Oracle 인스턴스에서 스토리지 Auto Scaling을 구성합니다. D. 평균 CPU를 조정 지표로 사용하도록 Auto Scaling 그룹을 구성합니다.
핵심 지문 및 개념:
- EC2 인스턴스 과부하
- RDS 스토리지 부족
- 트래픽 예측 불가능
사용 기술 및 개념 설명:
Amazon RDS Storage Auto Scaling:
- 자동 확장: RDS 인스턴스의 스토리지가 자동으로 확장되어 스토리지 부족 문제를 방지합니다.
Auto Scaling 그룹의 지표 기반 확장:
- CPU 사용률: 평균 CPU 사용률을 조정 지표로 사용하여 트래픽 증가에 따라 EC2 인스턴스를 자동으로 확장합니다.
Q277
문제: 회사는 Amazon EFS Standard를 사용하여 여러 Amazon EC2 Linux 인스턴스가 비디오 콘텐츠에 액세스하도록 하고 있으며, 스토리지 비용이 너무 비싸졌습니다.
답: D. 동영상 콘텐츠 저장을 위해 Amazon S3를 사용합니다. 처리를 위해 파일을 서버에 연결된 Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 볼륨으로 임시로 이동합니다.
핵심 지문 및 개념:
- 스토리지 비용 절감 필요
- 비디오 콘텐츠 저장
사용 기술 및 개념 설명:
Amazon S3:
- 저비용 스토리지: 대규모 데이터를 경제적으로 저장할 수 있는 저비용 스토리지 서비스입니다.
Amazon EBS:
- 임시 스토리지: 처리 중 필요한 데이터를 임시로 저장하여 비용을 절감합니다.
Q278
문제: 회사는 직원 데이터를 계층적 구조로 저장하고 트래픽이 많은 쿼리에 대한 최소 대기 시간 응답과 민감한 데이터 보호가 필요합니다. 직원 데이터에 재무 정보가 있는 경우 월별 이메일 메시지를 받아야 합니다.
답: B. Amazon DynamoDB를 사용하여 직원 데이터를 계층에 저장합니다. E. AWS 계정에 대해 Amazon Macie를 구성합니다. Macie를 Amazon EventBridge와 통합하여 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 구독을 통해 월별 알림을 보냅니다.
핵심 지문 및 개념:
- 계층적 구조로 저장
- 트래픽이 많은 쿼리
- 민감한 데이터 보호
- 월별 알림
사용 기술 및 개념 설명:
Amazon DynamoDB:
- 고성능 NoSQL 데이터베이스: 계층적 데이터 모델을 지원하며, 높은 트래픽에서도 최소 대기 시간을 제공합니다.
Amazon Macie:
- 데이터 보호: 민감한 데이터를 식별하고 보호합니다.
- Amazon EventBridge: 이벤트 기반 워크플로우를 자동화합니다.
- Amazon SNS: 이메일 알림을 보냅니다.
Q279
문제: 회사는 규정 준수 요구 사항에 따라 매월 데이터베이스 백업을 수행하고 6개월 동안 사용할 수 있도록 하며, 7년 동안 유지해야 합니다.
답: A. 매월 1일에 DynamoDB 테이블을 백업하는 AWS Backup 계획을 생성합니다. 6개월 후 백업을 콜드 스토리지로 전환하는 수명 주기 정책을 지정합니다. 각 백업의 보존 기간을 7년으로 설정합니다.
핵심 지문 및 개념:
- 매월 백업
- 6개월 사용 가능
- 7년 보존
사용 기술 및 개념 설명:
AWS Backup:
- 백업 자동화: 정기적인 백업 일정을 설정하고 수명 주기 정책을 통해 데이터 보존 및 콜드 스토리지 전환을 자동화합니다.
Q280
문제: 회사는 CloudFront 배포에서 로깅을 활성화했으며, 로그는 S3 버킷에 저장됩니다. 고급 분석과 시각화를 구축해야 합니다.
답: B. Amazon Athena에서 표준 SQL 쿼리를 사용하여 S3 버킷의 CloudFront 로그를 분석합니다. Amazon QuickSight로 결과를 시각화합니다.
핵심 지문 및 개념:
- 고급 분석 및 시각화
- CloudFront 로그 분석
사용 기술 및 개념 설명:
Amazon Athena:
- 서버리스 쿼리: S3에 저장된 데이터를 표준 SQL로 분석합니다.
Amazon QuickSight:
- 데이터 시각화: 분석 결과를 대화형 대시보드로 시각화합니다.