AWS-Solutions-Associate-KR模擬解説集、AWS-Solutions-Associate-KR模試エンジン - Amazon AWS-Solutions-Associate-KR試験番号 - Royalholidayclubbed

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AWS-Solutions-Associate-KR PDF DEMO:

QUESTION NO: 1
회사는 AWS Elastic Beanstalk를 사용하여 c4.large 인스턴스에서 실행되는 웹
애플리케이션을 배포합니다. 사용자는 대기 시간이 길고 실패한 요청을보고합니다. 추가
조사에 따르면 EC2 인스턴스가 100 % 또는 거의 CPU 사용률로 실행되고 있는 것으로
나타났습니다.
성능 문제를 해결하기 위해 솔루션 아키텍트는 어떻게 해야 합니까?
A. 시간 기반 스케일링을 사용하여로드가 높은 기간을 기준으로 인스턴스 수를
스케일링하십시오.
B. CPUUtilization 지표를 사용하도록 Elastic Beanstalk의 조정 트리거를 수정하십시오.
C. c4.large 인스턴스를 m4.large 인스턴스 유형으로 교체하십시오.
D. 추가 Auto Scaling 그룹을 생성하고 두 Auto Scaling 그룹을 사용하여 확장 용량을 늘리도록
Amazon EBS를 구성하십시오.
Answer: B
Explanation
https://docs.aws.amazon.com/elasticbeanstalk/latest/dg/environments-cfg-autoscaling- triggers.html

QUESTION NO: 2
회사는 대규모 데이터 세트를 분석하기 위해 Amazon S3에서 데이터 레이크 솔루션을
개발하고 있습니다. 이 솔루션은 드문 SQL 쿼리 만 만듭니다. 또한 회사는 인프라 비용을
최소화하고자 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하기 위해 어떤 AWS 서비스를 사용해야 합니까?
A. 아마존 아테나
B. 아마존 레드 시프트 스펙트럼
C. PostgreSQL 용 Amazon RDS
D. 아마존 오로라
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
회사의 데이터 분석 팀은 데이터베이스에 대해 실시간 복잡한 쿼리를 수행해야 합니다. 팀이
성장함에 따라 복잡한 쿼리로 인해 생산 트랜잭션이 느려지고 있습니다. 현재 환경에는
인스턴스 유형이 가장 큰 Amazon RDS 데이터베이스가 있으며 여전히 성능 문제가 있습니다.
비용을 줄이고 성능 문제를 해결하는 솔루션은 무엇입니까?
A. 데이터 분석 팀에서 사용할 프로덕션 데이터베이스의 Amazon RDS 읽기 전용 복제본을
구현하고 RDS 데이터베이스 인스턴스 크기를 줄입니다.
B. Amazon ElastiCache를 구현하고 ElastiCache에 대한 쿼리를 직접 실행
C. 프로덕션 데이터베이스의 클러스터를 실행하고 RDS 데이터베이스 인스턴스를 제거하도록
Amazon EC2 인스턴스를 구현하십시오.
D. 더 큰 Amazon RDS 데이터베이스 인스턴스 유형을 구현하고 한도 증가 요청을 제출하여
예약 인스턴스를 적용합니다.
Answer: A

QUESTION NO: 4
회사에서 Amazon DynamoDB를 사용하여 제품 카탈로그 (1GB)를 준비하고 있습니다. 제품
항목은 평균 100KB의 데이터로 구성되며 평균 트래픽은 초당 약 250 개의 요청이므로
데이터베이스 관리자는 3,000 개의 RCU의 읽기 용량 처리량을 프로비저닝했습니다.
그러나 일부 제품은 매우 인기가 있으며 제한으로 인해 사용자에게 지연 또는 시간 초과가
발생합니다.
어떤 개선이 이 문제에 대한 장기적인 해결책을 제공합니까?
A. 처리량 프로비저닝을 6.000 RCU로 증가
B. Amazon DynamoDB Accelerator를 사용하여 자주 읽는 항목을 유지
C. 주요 제품 속성만 저장하고 Amazon S3에 세부 정보를 저장하여 Amazon DynamoDB를
확장합니다.
D. 파티션 키를 제품 키 대신 제품 키 및 제품 유형의 해시로 구성하도록 변경하십시오.
Answer: B

QUESTION NO: 5
Solutions Architect는 환경마다 다른 데이터베이스 암호가 필요한 AWS Lambda를 사용하여
솔루션을 설계하고 있습니다.
안전하고 확장 가능한 방식으로이를 달성하기 위해 건축가는 어떻게 해야 합니까?
A. 각 개별 환경에 대한 Lambda 함수를 만듭니다.
B. Amazon DynamoDB를 사용하여 환경 변수를 저장하십시오.
C. 암호화 된 AWS Lambda 환경 변수를 사용하십시오.
D. 변수 분배를위한 전용 Lambda 함수를 구현하십시오.
Answer: C
Explanation
https://docs.amazonaws.cn/en_us/lambda/latest/dg/env_variables.html

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Updated: May 28, 2022

by RHC.

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