AWS-Solutions-Associate-JPトレーリングサンプル、AWS-Solutions-Associate-JP合格体験記 - Amazon AWS-Solutions-Associate-JP問題例 - Royalholidayclubbed

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QUESTION NO: 1
企業はAWS Elastic
Beanstalkを使用して、c4.largeインスタンスで実行されているウェブアプリケーションをデ
プロイします。ユーザーは、待ち時間が長く、失敗したリクエストを報告しています。さら
に調査すると、EC2インスタンスが100％またはそれに近いCPU使用率で実行されているこ
とがわかります。
ソリューションアーキテクトはパフォーマンスの問題に対処するために何をすべきですか？
A.時間ベースのスケーリングを使用して、高負荷の期間に基づいてインスタンスの数をスケ
ーリングします。
B.CPUUtilizationメトリックスを使用するようにElastic
Beanstalkのスケーリングトリガーを変更します。
C.c4.largeインスタンスをm4.largeインスタンスタイプと交換します。
D.追加のAuto Scalingグループを作成し、両方のAuto
Scalingグループを使用してスケーリング容量を増やすようにAmazon EBSを設定します。
Answer: B
Explanation
https://docs.aws.amazon.com/elasticbeanstalk/latest/dg/environments-cfg-autoscaling- triggers.html

QUESTION NO: 2
会社は、大規模なデータセットを分析するためにAmazon
S3でデータレイクソリューションを開発しています。このソリューションは、まれなSQLク
エリのみを作成します。さらに、同社はインフラストラクチャコストを最小限に抑えたいと
考えています。
これらの要件を満たすためにどのAWSサービスを使用する必要がありますか？
A. Amazon Athena
B. Amazon Redshift Spectrum
C. Amazon RDS for PostgreSQL
D. Amazon Aurora
Answer: A
Explanation
https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/building-data-lakes/in-place-querying.html
Athena is a serverless service and does not need any infrastructure to create, manage, or scale data sets. It works directly on top of Amazon S3 data sets. It creates external tables and therefore does not manipulate S3 data sources.
"You would typically use Athena for ad hoc data discovery and SQL querying, and then use
Redshift Spectrum for more complex queries and scenarios where a large number of data lake users want to run concurrent BI and reporting workloads."

QUESTION NO: 3
企業がAmazon DynamoDBを使用して、1
GBの製品カタログをステージングしています。製品エントリは平均で100
KBのデータで構成され、平均トラフィックは1秒あたり約250リクエストであるため、デー
タベース管理者は3,000 RCUの読み取り容量スループットをプロビジョニングしました。
ただし、一部の製品は非常に人気があり、ユーザーは調整による遅延またはタイムアウトを
経験しています。
この問題の長期的な解決策を提供する改善点は何ですか？
A.スループットプロビジョニングを6.000 RCUに増やします
B.Amazon DynamoDB Acceleratorを使用して、頻繁に読むアイテムを維持します
C.主要な製品属性のみを保存し、詳細をAmazon S3に保存して、Amazon
DynamoDBを拡張します。
D.プロダクトキーだけでなく、プロダクトキーとプロダクトタイプのハッシュで構成される
ようにパーティションキーを変更します。
Answer: B

QUESTION NO: 4
ソリューションアーキテクトは、異なる環境で異なるデータベースパスワードが必要なAWS
Lambdaを使用してソリューションを設計しています。
安全でスケーラブルな方法でこれを達成するには、アーキテクトは何をすべきですか？
A.個々の環境ごとにLambda関数を作成します。
B.Amazon DynamoDBを使用して環境変数を保存します。
C.暗号化されたAWS Lambda環境変数を使用します。
D.変数を配布するための専用のLambda関数を実装します。
Answer: C
Explanation
https://docs.amazonaws.cn/en_us/lambda/latest/dg/env_variables.html

QUESTION NO: 5
会社のデータ分析チームは、データベースに対してリアルタイムで複雑なクエリを実行する
必要があります。チームが成長するにつれて、複雑なクエリにより本番トランザクションが
遅くなります。現在の環境には、最大のインスタンスタイプを持つAmazon
RDSデータベースがあり、パフォーマンスの問題が引き続き発生しています。
どのソリューションがコストを削減し、パフォーマンスの問題を解決しますか？
A.実稼働データベースのAmazon
RDSリードレプリカを実装して、データ分析チームが使用し、RDSデータベースインスタン
スのサイズを減らします。
B.Amazon ElastiCacheを実装し、ElastiCacheに対してクエリを直接実行します。
C.Amazon
EC2インスタンスを実装して、運用データベースのクラスターを実行し、RDSデータベース
インスタンスを削除します。
D.より大きなAmazon
RDSデータベースインスタンスタイプを実装し、制限値増加リクエストを送信してリザーブ
ドインスタンスを適用します。
Answer: A

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Updated: May 28, 2022

by RHC.

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