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Amazon AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01) (Data-Engineer-Associate Korean Version) Sample Questions:

1. 회사는 서로 다른 AWS 리전에 5개의 사무실을 가지고 있습니다. 각 사무실에는 고유한 IAM 역할을 사용하는 자체 인사(HR) 부서가 있습니다. 회사는 Amazon S3 스토리지를 기반으로 하는 데이터 레이크에 직원 기록을 저장합니다.
데이터 엔지니어링 팀은 기록에 대한 액세스를 제한해야 합니다. 각 HR 부서는 해당 HR 부서의 지역 내에 있는 직원의 기록에만 액세스할 수 있어야 합니다.
데이터 엔지니어링 팀은 최소한의 운영 오버헤드로 이 요구 사항을 충족하기 위해 어떤 단계 조합을 수행해야 합니까? (2개를 선택하세요.)

A) 각 지역에 대한 데이터 필터를 사용하여 S3 경로를 데이터 위치로 등록합니다.
B) AWS Lake Formation에서 세분화된 액세스 제어를 활성화합니다. 각 지역에 대한 데이터 필터를 추가합니다.
C) 각 지역에 대해 별도의 S3 버킷을 생성합니다. S3 액세스를 허용하도록 IAM 정책을 구성합니다. 지역에 따라 액세스를 제한합니다.
D) HR 부서의 IAM 역할을 수정하여 각 부서의 지역에 대한 데이터 필터를 추가합니다.
E) S3 경로를 AWS Lake Formation 위치로 등록합니다.

2. 데이터 엔지니어는 Amazon Kinesis Data Streams를 사용하여 매일 애플리케이션의 사용자 동작 데이터가 포함된 레코드를 수집하고 처리합니다.
데이터 엔지니어는 핫 샤드가 데이터 스트림의 다른 샤드보다 훨씬 많은 데이터를 수신하기 때문에 데이터 스트림에 제한이 발생한다는 것을 알아챘습니다.
데이터 엔지니어는 제한 문제를 어떻게 해결해야 할까요?

A) 수집된 레코드를 배포하기 위해 무작위 파티션 키를 사용합니다.
B) 프로듀서가 보내는 레코드 크기를 스트림 용량에 맞게 줄입니다.
C) 스트림 용량에 맞춰 제작자가 매초 보내는 레코드 수를 제한합니다.
D) 데이터 스트림의 샤드 수를 늘립니다. 레코드를 샤드에 분산합니다.

3. 한 회사가 아마존 EC2 인스턴스에서 실행되는 새로운 비프로덕션 애플리케이션을 개발했습니다. 이 애플리케이션은 JDBC(Java Database Connectivity)를 사용하여 아마존 RDS 데이터베이스 인스턴스와 통신해야 합니다.
EC2 인스턴스와 RDS 데이터베이스 인스턴스는 동일한 서브넷에 있습니다.
어떤 솔루션이 이 요구 사항을 충족할까요?

A) Amazon RDS 데이터 API를 활성화하고 JDBC 연결 문자열에 데이터베이스 인스턴스의 Amazon 리소스 이름(ARN)을 지정합니다.
B) RDS 파라미터 그룹의 ec2_authorized_hosts 파라미터를 수정하여 EC2 인스턴스를 포함시키세요.
데이터베이스 인스턴스를 재시작하십시오.
C) EC2 인스턴스에서 연결을 허용하도록 데이터베이스 인스턴스에 할당된 IAM 역할을 수정합니다.
D) EC2 인스턴스에서 연결을 허용하도록 데이터베이스 보안 그룹을 업데이트합니다.

4. 한 회사는 현재 범용 Amazon EC2 인스턴스를 포함하는 프로비저닝된 Amazon EMR 클러스터를 사용하고 있습니다. EMR 클러스터는 회사의 장기 실행 Apache Spark 추출, 변환 및 로드(ETL) 작업에 대해 1~5개 작업 노드 간의 EMR 관리 확장을 사용합니다. 회사는 매일 ETL 작업을 실행합니다.
회사가 ETL 작업을 실행하면 EMR 클러스터는 빠르게 최대 5개 노드까지 확장됩니다. EMR 클러스터는 종종 최대 CPU 사용량에 도달하지만 메모리 사용량은 30% 미만으로 유지됩니다.
회사에서는 일일 ETL 작업을 실행하는 데 필요한 EMR 비용을 줄이기 위해 EMR 클러스터 구성을 수정하려고 합니다.
이러한 요구 사항을 가장 비용 효율적으로 충족할 수 있는 솔루션은 무엇일까요?

A) 일반 용도의 EC2 인스턴스에서 컴퓨팅 최적화된 EC2 인스턴스로 작업 노드 유형을 전환합니다.
B) 일반 용도 EC2 인스턴스에서 메모리 최적화된 EC2 인스턴스로 작업 노드 유형을 변경합니다.
C) EMR 관리 확장을 위한 최대 작업 노드 수를 10개로 늘립니다.
D) 프로비저닝된 EMR 클러스터의 스케일링 쿨다운 기간을 줄입니다.

5. 회사는 프로비저닝된 용량 모드에서 작동하는 Amazon DynamoDB 테이블에 애플리케이션의 데이터를 저장합니다. 애플리케이션의 워크로드에는 정기적으로 예측 가능한 처리량 로드가 있습니다.
매주 월요일에는 이른 아침에 활동이 즉시 증가합니다. 주말에는 애플리케이션 사용량이 매우 적습니다.
회사는 사용량이 가장 많은 시간에도 애플리케이션이 일관되게 작동하는지 확인해야 합니다.
가장 비용 효율적인 방식으로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) 용량 모드를 프로비저닝에서 주문형으로 변경합니다. 테이블의 로드에 따라 확장 및 축소되도록 테이블을 구성합니다.
B) 테이블을 두 개의 테이블로 나눕니다. 원본 테이블 프로비저닝 용량의 절반으로 각 테이블을 프로비저닝합니다. 쿼리를 두 테이블에 균등하게 분산시킵니다.
C) AWS Application Auto Scaling을 사용하여 피크 사용 시간에 더 높은 프로비저닝 용량을 예약합니다.
사용량이 적은 시간에는 용량을 낮추도록 예약하세요.
D) 프로비저닝된 용량을 현재 피크 로드 시간 동안 존재하는 최대 용량으로 늘립니다.

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