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SAP-C01-KR PDF DEMO:QUESTION NO: 1 회사는 온 프레미스에서 AWS로 애플리케이션을 마이그레이션 할 계획입니다. 이 애플리케이션은 현재 Oracle 데이터베이스를 사용하고 있으며 회사는 새 인프라로 전환 할 때 1 시간의 짧은 가동 중지 시간을 허용 할 수 있습니다. 마이그레이션의 일부로 데이터베이스 엔진이 MySQL로 변경됩니다. 솔루션 아키텍트는 필요한 작업량과 시간을 최소화하면서 마이그레이션을 수행하는 데 사용할 수있는 AWS 서비스를 결정해야 합니다. 다음 중 어느 것이 요구 사항을 충족합니까? A. AWS SCT를 사용하여 스키마 스크립트를 생성하고 마이그레이션 전에 대상에 적용하십시오. AWS DMS를 사용하여 현재 스키마를 분석하고 최적의 데이터베이스 엔진에 대한 권장 사항을 제공하십시오. 그런 다음 AWS DMS를 사용하여 권장 엔지니어로 마이그레이션하십시오. AWS SCT를 사용하여 애플리케이션에 포함 된 내장 SQL 코드와 수동으로 수행해야하는 SQL 코드를 식별하십시오. B. AWS SCT를 사용하여 스키마 스크립트를 생성하고 마이그레이션 전에 대상에 적용하십시오. 온 프레미스 데이터베이스에서 AWS로 데이터를 이동하려면 AWS DMS를 사용하십시오. 최초 복사 후에는 새 데이터베이스로 전환 할 때까지 AWS DMS를 계속 사용하여 데이터베이스를 비동기 상태로 유지하십시오. AWS SCT를 사용하여 애플리케이션에 포함 된 내장 SQL 코드와 수동으로 수행해야하는 SQL 코드를 식별하십시오. C. AWS DMS를 사용하여 Amazon EC2에 데이터베이스 엔진을 직접 설치하거나 Amazon RDS로 이동하는 것 사이에 최상의 대상 배포를 식별 할 수 있습니다. 그런 다음 AWS DMS를 사용하여 플랫폼으로 마이그레이션하십시오. AWS Application Discovery Service를 사용하여 애플리케이션에서 변환 할 수 있는 내장 SQL 코드와 수동으로 수행해야 할 코드를 식별하십시오. D. AWS DMS를 사용하여 온 프레미스 데이터베이스에서 AWS로 데이터 이동을 시작하십시오. 최초 복사 후에는 새 데이터베이스로 전환 할 때까지 AWS DMS를 계속 사용하여 데이터베이스를 동기화 상태로 유지하십시오. AWS Application Discovery Service를 사용하여 애플리케이션에서 변환 할 수있는 내장 SQL 코드와 수동으로 수행해야 할 코드를 식별하십시오. Answer: B
QUESTION NO: 2 회사는 현재 소스 제어에 AWS CodeCommit을 사용하고 지속적인 통합을 위해 AWS CodePipeline을 사용하고 있습니다. 파이프 라인에는 아티팩트를 빌드하기위한 빌드 단계가 있으며, 그런 다음 Amazon S3 버킷에서 준비됩니다. 이 회사는 기존 프로세스에서 다양한 개선 기회를 확인했으며 솔루션 아키텍트는 다음과 같은 요구 사항을 갖습니다. 기능 개발을 지원하는 새로운 파이프 라인 생성 * 프로덕션 애플리케이션에 영향을 미치지 않으면 서 기능 개발 지원 * 단위 테스트와 지속적인 테스트를 통합 * 개발 및 프로덕션 아티팩트 분리 테스트 된 코드를 프로덕션 코드로 병합하는 기능을 지원합니다. Solutions Architect는 이러한 요구 사항을 어떻게 달성해야 합니까? A. CodeCommit 기능 분기에서 별도의 파이프 라인을 트리거합니다. 단위 테스트를 실행하려면 AWS CodeBuild를 사용하십시오. CodeBuild를 사용하여 별도의 테스트 계정에서 S3 버킷 내에서 아티팩트를 스테이징하십시오. B. CodeCommit 기능 분기에서 별도의 파이프 라인을 트리거합니다. 단위 테스트를 실행하려면 AWS Lambda를 사용하십시오. 별도의 테스트 계정에서 S3 버킷 내에서 아티팩트를 스테이징하려면 AWS CodeDeploy를 사용하십시오. C. CodeCommit 태그와 별도의 파이프 라인 트리거 단위 테스트를 실행하려면 Jenkins를 사용하십시오. 별도의 테스트 계정에서 S3 버킷으로 아티팩트를 스테이징하기 위한 대상으로 S3을 사용하여 파이프 라인에 스테이지를 작성하십시오. D. 기능 개발을위한 별도의 CodeCommit 저장소를 작성하고이를 사용하여 파이프 라인을 트리거하십시오. 단위 테스트를 실행하려면 AWS Lambda를 사용하십시오. 동일한 프로덕션 계정의 다른 S3 버킷 내에서 아티팩트를 스테이징하려면 AWS CodeBuild를 사용하십시오. Answer: A Explanation https://docs.aws.amazon.com/codebuild/latest/userguide/how-to-create-pipeline.html
QUESTION NO: 3 회사는 200 개가 넘는 별도의 인터넷 웹 응용 프로그램을 관리합니다. 모든 애플리케이션이 단일 AWS 리전에서 AWS에 배포됩니다. 모든 애플리케이션의 FQDN (정규화 된 도메인 이름)은 ALB (Application Load Balancer)를 사용하여 HTTPS를 통해 제공됩니다. ALB는 공용 SSL / TLS 인증서를 사용하도록 구성되어 있습니다. Solutions Architect는 웹 애플리케이션을 다중 리젼 아키텍처로 마이그레이션해야 합니다. 모든 HTTPS 서비스는 중단없이 계속 작동해야 합니다. 어떤 요구 사항이 이러한 요구 사항을 충족합니까? A. AWS KMS를 사용하여 각 FQDN에 대한 인증서를 요청하십시오. 인증서를 기본 AWS 리전의 ALB와 연결합니다. 인증서에 대해 AWS KMS에서 리전 간 가용성을 활성화하고 인증서를 보조 AWS 리전의 ALB와 연결하십시오. B. AWS KMS를 사용하여 각 FQDN에 대한 키 페어 및 인증서 요청을 생성하십시오. 기본 및 보조 AWS 리전 모두에서 인증서를 ALB와 연결하십시오. C. AWS Certificate Manager를 사용하여 각 FQDN에 대한 인증서를 요청하십시오. 기본 및 보조 AWS 리전 모두에서 인증서를 ALB와 연결하십시오. D. AWS Certificate Manager를 사용하여 기본 및 보조 AWS 리전에서 각 FQDN에 대한 인증서를 요청합니다. 인증서를 각 AWS 리전의 해당 ALB와 연결합니다. Answer: D Explanation https://docs.aws.amazon.com/acm/latest/userguide/acm-regions.html Certificates in ACM are regional resources. To use a certificate with Elastic Load Balancing for the same fully qualified domain name (FQDN) or set of FQDNs in more than one AWS region, you must request or import a certificate for each region. For certificates provided by ACM, this means you must revalidate each domain name in the certificate for each region. You cannot copy a certificate between regions.
QUESTION NO: 4 대기업에는 많은 사업부가 있습니다. 각 사업부는 서로 다른 목적으로 여러 개의 AWS 계정을 가지고 있습니다. 회사의 CIO는 각 사업부에 회사의 다른 부분과 공유하는 데 유용한 데이터가 있음을 알았습니다. 총 1,000 개의 AWS 계정에서 사용자와 공유해야 하는 약 10PB의 데이터가 있습니다. 데이터는 독점적이므로 일부 작업은 특정 작업 유형의 사용자 만 사용할 수 있습니다. 일부 데이터는 시뮬레이션과 같은 집중적 인 워크로드의 처리량에 사용됩니다. 새로운 이니셔티브, 인수 및 매각으로 인해 계정 수가 자주 변경됩니다. 솔루션 아키텍트는 회사의 모든 직원과 AWS에서 사용할 데이터를 공유 할 수있는 시스템을 설계하라는 요청을 받았습니다. 확장 가능한 방식으로 데이터를 안전하게 공유 할 수있는 방법은 무엇입니까? A. 데이터를 단일 Amazon S3 버킷에 저장합니다. S3 버킷의 객체 접두사를 기반으로 적절한 읽기 / 쓰기 액세스를 허용하는 모든 작업 유형 및 업무 부서 조합에 대해 IAM 역할을 생성하십시오. 역할에는 업무 부서의 AWS 계정이 역할을 맡을 수있는 신뢰 정책이 있어야합니다. 각 업무 부서의 AWS 계정에서 IAM을 사용하여 다른 작업 유형에 대한 역할을 가정하지 않도록합니다. 사용자는 업무 부서의 AWS 계정에서 AssumeRole을 사용하여 데이터에 액세스 할 수있는 자격 증명을 얻습니다. 그런 다음 사용자는 해당 자격 증명을 S3 클라이언트와 함께 사용할 수 있습니다. B. 단일 Amazon S3 버킷에 데이터를 저장하십시오. 각 사용자의 사업부 및 작업 유형에 따라 적절한 위치에서 읽기 및 쓰기 액세스 권한을 부여하는 버킷 정책을 작성하십시오. 버킷에 액세스하는 AWS 계정과 IAM 사용자 이름에 접두사가있는 작업 유형을 가진 사업부를 결정하십시오. 사용자는 S3 클라이언트가있는 사업부의 AWS 계정에서 IAM 자격 증명을 사용하여 데이터에 액세스 할 수 있습니다. C. 일련의 Amazon S3 버킷에 데이터를 저장합니다. Amazon EC2에서 실행되는 사용자를 인증하고 애플리케이션을 통해 데이터를 다운로드하거나 업로드 할 수있는 회사의 자격 증명 공급자 (IdP)와 통합 된 애플리케이션을 생성합니다. 응용 프로그램은 IdP의 업무 부서 및 작업 유형 정보를 사용하여 사용자가 응용 프로그램을 통해 업로드 및 다운로드 할 수있는 대상을 제어합니다. 사용자는 애플리케이션의 API를 통해 데이터에 액세스 할 수 있습니다. D. 일련의 Amazon S3 버킷에 데이터를 저장합니다. 회사의 자격 증명 공급자 (IdP)와 통합 된 AWS STS 토큰 자동 판매기를 만듭니다. 사용자가 로그인 할 때 토큰 자동 판매기에서 사용자의 액세스를 제한하는 역할을 담당하는 IAM 정책을 연결하거나 사용자에게 액세스 권한이있는 데이터 만 업로드하도록합니다. 사용자는 토큰 자동 판매기의 웹 사이트 또는 API를 인증하여 자격 증명을 얻은 다음 해당 자격 증명을 S3 클라이언트와 함께 사용할 수 있습니다. Answer: B
QUESTION NO: 5 사진 공유 및 출판 회사는 매일 10,000 ~ 150,000 개의 이미지를 받습니다. 회사는 여러 공급 업체 및 서비스에 등록 된 사용자로부터 이미지를 받습니다. 이 회사는 AWS로 이전하고 있으며 Amazon Rekognition을 사용하여 데이터를 추가하여 기존 메타 데이터를 보강하려고 합니다. 다음은 추가 데이터의 예입니다. 클라우드 마이그레이션 프로그램의 일환으로 이 회사는 기존 이미지 데이터를 Amazon S3에 업로드하고 사용자에게 이미지를 Amazon S3에 직접 업로드하도록 지시했습니다. 이러한 요구 사항을 지원하기 위해 솔루션 아키텍트는 어떻게 해야 합니까? A. S3 이벤트 알림을 기반으로 AWS Lambda를 트리거하여 Amazon Rekognition을 사용하여 추가 메타 데이터를 생성합니다. Amazon DynamoDB를 사용하여 메타 데이터를 저장하고 Amazon ES를 사용하여 인덱스를 생성하십시오. 웹 프론트 엔드를 사용하여 Amazon ES가 지원하는 검색 기능을 제공하십시오. B. Amazon Kinesis를 사용하여 S3 이벤트를 기반으로 데이터를 스트리밍하십시오. Amazon EC2에서 실행되는 애플리케이션을 사용하여 이미지에서 메타 데이터를 추출하십시오. 그런 다음 Amazon DynamoDB 및 Amazon CloudSearch에 데이터를 저장하고 인덱스를 생성하십시오. CloudSearch가 지원하는 검색 기능이 있는 웹 프런트 엔드를 사용하십시오. C. S3 이벤트 알림을 기반으로 Amazon SQS 대기열을 시작합니다. 그런 다음 Amazon SQS가 메타 데이터 정보를 Amazon DynamoDB로 보내도록합니다. Amazon EC2에서 실행되는 애플리케이션은 API를 사용하여 Amazon Rekognition에서 데이터를 추출하고 DynamoDB 및 Amazon ES에 데이터를 추가합니다. 웹 프론트 엔드를 사용하여 Amazon ES가 지원하는 검색 기능을 제공하십시오. D. S3 이벤트 알림을 기반으로 AWS Lambda를 트리거하여 Amazon Rekognition을 사용하여 추가 메타 데이터를 생성합니다. Amazon RDS MySQL Multi-AZ를 사용하여 메타 데이터 정보를 저장하고 Lambda를 사용하여 인덱스를 생성하십시오. Lambda가 지원하는 검색 기능이있는 웹 프런트 엔드를 사용하십시오. Answer: A Explanation https://github.com/aws-samples/lambda-refarch-imagerecognition
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Updated: May 28, 2022
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