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AI 기반
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미디어 스트리밍 스타트업은 하루에 약 3 TB의 원시 클릭스트림 로그를 Amazon S3에 적재하고, 정제된 집계 데이터를 Amazon Redshift RA3 클러스터에 로드합니다. 또한 분석가는 AWS Glue Data Catalog가 지원하는 외부 스키마를 사용해 최신 S3 데이터에 대해 Amazon Redshift Spectrum을 통해 지연 시간이 짧은 ad hoc 쿼리를 실행해야 합니다. 대부분의 필터가 event_date (YYYY-MM-DD)와 region에 적용되며 팀은 가장 빠른 Spectrum 쿼리 성능을 원합니다. 어떤 두 가지 조치를 취해야 합니까? (두 가지를 선택하세요.)
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학습 기간: 1 month
문제 제대로 이해하고 풀었으면 여러분들도 합격 가능할거에요! 화이팅
학습 기간: 1 month
I passed the AWS data engineer associate exam. Cloud pass questions is best app which help candidate to preparer well for any exam. Thanks
학습 기간: 1 month
시험하고 문제 패턴이 비슷
학습 기간: 2 months
813/1000 합격했어요!! 시험하고 문제가 유사한게 많았어요
학습 기간: 1 month
해설까지 있어서 공부하기 좋았어요. 담에 또 올게요
한 미디어 분석 회사는 온프레미스 Kafka 클러스터(브로커 3개, 파티션 24개, 평균 수집량 약 2 MB/s, 최대 12 MB/s 버스트, 50-KB 메시지)와 온프레미스 MySQL이 Debezium을 통해 내보내는 증분 CDC 업데이트를 처리하는 소비자 애플리케이션을 AWS로 lift-and-shift하려고 합니다. 팀은 Kafka APIs와 자동 확장을 유지하면서 운영 관리를 최소화하는 replatform(리팩터링 아님) 전략을 고수합니다. 이러한 요구 사항을 가장 적은 관리 부담으로 충족하는 AWS 서비스 선택지는 무엇입니까?
핀테크 스타트업은 사용자 지정 도메인을 사용하는 단일 Amazon CloudFront 배포 뒤에서 us-east-1 및 eu-west-1의 Amazon API Gateway(Regional)에 공개 REST API 12개를 운영합니다. 회사는 모든 클라이언트 연결에 TLS 1.2 이상을 적용해야 하며, 적어도 60일마다 다운타임 없는 인증서 갱신이 필요합니다. 데이터 엔지니어는 SSL/TLS 인증서의 발급, 배포, 교체를 단순화하고 두 Region 모두에서 자동으로 갱신 및 배포하면서 운영 부담을 최소화하는 솔루션을 구현해야 합니다. 어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족합니까?
한 바이오테크 기업은 lab-data-prd-042라는 Amazon S3 버킷에 수정 처리된 실험실 보고서를 저장하고, AWS IAM Identity Center를 통해 5개 팀이 수임하는 IAM 역할을 사용해 엄격한 접근 정책을 적용하고 있습니다. 회사는 사용자가 정책을 위반하여 s3://lab-data-prd-042/restricted/ 프리픽스에서 GetObject 또는 PutObject를 수행할 때마다 정확한 사용자 이름을 포함하는 준실시간(3분 미만) 알림이 필요합니다. 어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족합니까?
데이터 엔지니어가 us-west-2에서 Amazon Athena 쿼리를 실행해 Amazon S3 버킷(s3://prod-logs-2024)을 가리키는 Glue Data Catalog 테이블을 조회합니다. 이 버킷의 128-MB Parquet 파일은 고객 관리형 AWS KMS 키(alias/prod-logs-key)로 암호화되어 있습니다. 쿼리에 사용되는 IAM 역할에는 해당 버킷에 대한 s3:ListBucket 및 s3:GetObject 권한이 있지만, 객체를 읽을 때 쿼리가 AccessDenied로 실패합니다. 가장 가능성이 높은 원인은 무엇입니까?
데이터 엔지니어는 주거용 스마트 미터 검침값을 처리하는 스마트 유틸리티 분석 파이프라인을 최적화해야 합니다. Apache Parquet 파일은 매일 s3://utility-raw/consumption/ 접두사 아래의 Amazon S3 버킷으로 전달됩니다. 매주 월요일 팀은 reading_date를 기준으로 여러 기간(최근 7일, 30일, 180일)을 필터링하여 KPI를 계산하는 ad hoc SQL을 실행합니다. 데이터 세트는 현재 하루 약 15 GB씩 증가하고 있으며 1년 이내에 하루 60 GB에 이를 것으로 예상됩니다. 솔루션은 데이터량이 증가해도 쿼리 성능 저하를 방지해야 하며 가장 비용 효율적이어야 합니다. 어떤 접근 방식이 이러한 요구 사항을 가장 비용 효율적으로 충족합니까?
데이터 플랫폼 팀은 AWS Glue Data Catalog를 사용해 Amazon Athena로 Amazon S3의 시계열 텔레메트리를 쿼리합니다. 그러나 단일 테이블에 s3://prod-telemetry/tenant_id={t}/year={YYYY}/month={MM}/day={DD}/hour={HH} 같은 접두사 아래 year/month/day/hour로 구성된 파티션이 약 120만 개 있어 쿼리 계획 수립이 병목이 되고 있습니다. 데이터를 S3에 유지하면서 이 병목을 제거하고 Athena 계획 시간을 줄이려면 어떤 솔루션을 사용해야 합니까? (두 가지를 선택하세요.)
미디어 분석 스타트업은 Hive-style 파티션을 사용해 clickstream 마이크로 배치를 Amazon S3에 저장하며, 객체 키 경로 형식은 s3://data-lake/landing/app=web/date=2025-08-16/hour=13입니다. 5분마다 새 배치를 수집하고 배치마다 약 150개의 Parquet 파일을 기록합니다. Amazon Athena 쿼리가 최신 데이터를 즉시 포함할 수 있도록, 새 파티션이 추가될 때마다 AWS Glue Data Catalog 테이블에 각 새 파티션이 30초 이내에 반영되어야 합니다. 새 파티션 추가 시 카탈로그를 동기화하는 지연 시간이 가장 짧은 접근 방식은 무엇입니까?
한 물류 회사는 Amazon Redshift에 shipments라는 1억 2천만 행 테이블을 저장하고 있으며, 이 테이블에는 port_code라는 컬럼이 포함되어 있습니다. 분석가는 port_code가 'NY' 또는 'LA'로 시작하는 모든 행을 반환하는 SQL 쿼리가 필요합니다. 어떤 쿼리가 이 요구 사항을 충족합니까?
해양 연구 선박은 선내 센서 배열 24개에서 진동, 염도, 자이로 판독값을 스트리밍합니다. 각 센서 배열은 12초마다 150 KB의 JSON을 선박 게이트웨이를 통해 TLS로 AWS에 전송합니다. 운영 작업은 집계를 위해 최신 파일을 가져오려고 45초마다 Amazon S3 버킷을 폴링하며, 처리량을 유지하면서 도착하는 데이터를 가장 낮은 종단 간 지연 시간으로 S3에 전달하는 수집 설계를 선택해야 합니다. 어떤 솔루션이 데이터를 가장 낮은 지연 시간으로 S3 버킷에 전달합니까?