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QUESTION NO: 1
開発チームが新しい国をeコマースアプリケーションに追加しています。この追加では、ア
プリケーションの出荷コンポーネントに新しいアプリケーション機能を追加する必要があり
ます。一部のビルドには約6週間かかるため、新しい機能をすべて追加するかどうかはチー
ムが決定していません。出荷コンポーネントの機能に関する最終決定が行われている間、他
のチームメンバーはアプリケーションの他の機能の作業を続けています。
この状況に基づいて、アプリケーション機能の展開をどのように管理する必要がありますか
？
A.リリースブランチへのコミットとしてコード更新を追加します。チームは、すべての機能
の準備ができるまで展開を遅らせることができます。
B.機能ブランチへのコミットとしてコード更新を追加します。機能の準備ができたら、コミ
ットをリリースブランチにマージします。
C.機能の準備ができたら、単一のコミットとしてコード更新を追加します。このコミットに
「new-country」というタグを付けます。
D.「new-
country」という名前の新しいリポジトリを作成します。すべてのコードの変更を新しいリ
ポジトリにコミットします。
Answer: A

QUESTION NO: 2
会社は、AWSにデプロイされているアプリケーションにCI /
CDパイプラインを実装したいと考えています。社内には、セキュリティの欠陥をチェック
するオンプレミスでホストされるソースコード分析ツールもあります。このツールはまだA
WSに移行されておらず、オンプレミスでのみアクセスできます。同社は、コードをコンパ
イルする前に、パイプラインの一部としてソースコードに対してチェックを実行したいと考
えています。チェックの完了には、数分から1時間かかります。
DevOpsエンジニアはどのようにしてこれらの要件を満たすことができますか？
A.AWS CodePipelineを使用してパイプラインを作成します。ソースステージの後にAWS
Lambda関数を呼び出すアクションをパイプラインに追加します。
Lambda関数が、CodePipelineからのソース入力に対してオンプレミスでソースコード分析
ツールを呼び出すようにします。次に、関数は実行の完了を待機し、指定されたAmazon
S3の場所に出力を配置します。
B.AWS
CodePipelineを使用してパイプラインを作成し、カスタムアクションタイプを作成します。
オンプレミスでホストされているハードウェアで実行するカスタムアクションのジョブワー
カーを作成します。ジョブワーカーは、オンプレミスコード分析ツールで実行中のセキュリ
ティチェックを処理し、ジョブの結果をCodePipelineに返します。ソースステージの後にパ
イプラインがカスタムアクションを呼び出すようにします。
C.AWS
CodePipelineを使用してパイプラインを作成します。ソースステージの後にステップを追加
して、ソースコード分析ツールでテストを呼び出すオンプレミスのホストされたWebサービ
スにHTTPS要求を行います。
分析が完了すると、Webサービスは結果をCodePipelineが提供するAmazon
S3出力場所に配置することで結果を送り返します。
D.AWS
CodePipelineを使用してパイプラインを作成します。入力ソースコードをオンプレミスの場
所にコピーするシェルスクリプトを作成します。ソースコード分析ツールを呼び出して、結
果をCodePipelineに返します。ソースステージの後にカスタムスクリプトアクションを追加
して、シェルスクリプトを呼び出します。
Answer: B

QUESTION NO: 3
DevOpsエンジニアは、Dockerコンテナーテクノロジーを使用して画像分析アプリケーショ
ンを構築します。多くの場合、アプリケーションではトラフィックの急増が見られます。エ
ンジニアは、費用対効果を維持し、可用性への影響を最小限に抑えながら、顧客の要求に応
じてアプリケーションを自動的にスケーリングする必要があります。
他の要件を満たしながら、トラフィックの急増に対する最速の応答を許可するものは何です
か？
A.Auto ScalingグループのコンテナーインスタンスでAmazon
ECSクラスターを作成します。 Service Auto
Scalingを使用するようにECSサービスを構成します。 Amazon
CloudWatchアラームを設定して、ECSサービスとクラスターをスケーリングします。
B.AWS Elastic Beanstalk Multicontainer Docker環境にコンテナーをデプロイします。
Amazon
CloudWatchメトリックスに基づいて環境を自動的にスケーリングするようにElastic
Beanstalkを設定します。
C.スポットインスタンスを使用してAmazon ECSクラスターを作成します。 Service Auto
Scalingを使用するようにECSサービスを構成します。 Amazon
CloudWatchアラームを設定して、ECSサービスとクラスターをスケーリングします。
D.Amazon
EC2インスタンスにコンテナーをデプロイします。コンテナスケジューラをデプロイして、
コンテナをEC2インスタンスにスケジュールします。利用可能なAmazon
CloudWatchメトリックスに基づいてEC2インスタンスのEC2 Auto Scalingを設定します。
Answer: D

QUESTION NO: 4
ある会社が、時系列データを保存および取得するRESTサービスを提供するNode.js
Webアプリケーションを開発しました。
Webアプリケーションは、開発チームが会社のラップトップ上で構築し、ローカルでテスト
し、ローカルのMySQLデータベースにアクセスする単一のオンプレミスサーバーに手動で
展開します。同社は2週間後に試用を開始しており、その間、アプリケーションは顧客のフ
ィードバックに基づいて頻繁に更新されます。次の要件を満たす必要があります。
*チームは、ダウンタイムやパフォーマンスの低下を伴わずに、毎日新しいアップデートを
確実にビルド、テスト、展開できる必要があります。
*アプリケーションは、試用中に予測不可能な数の同時ユーザーに合わせて拡張できる必要
があります。
チームがこれらの目標を迅速に達成できるようにするアクションはどれですか？
A.Node.js用に2つのAmazon Lightsail仮想プライベートサーバーを作成します。
1つはテスト用、もう1つは実稼働用です。
既存のプロセスを使用してNode.jsアプリケーションをビルドし、AWS
CLIを使用して新しいLightsailテストサーバーにアップロードします。アプリケーションをテ
ストし、すべてのテストに合格した場合は、実稼働サーバーにアップロードします。トライ
アル中に、実稼働サーバーの使用状況を監視し、必要に応じて、インスタンスタイプをアッ
プグレードしてパフォーマンスを向上させます。
B.AWS CloudFormationテンプレートを開発して、ローリング更新が有効なAuto
ScalingグループにAmazon EBS（SSD）ボリュームを持つApplication Load
Balancerと2つのAmazon EC2インスタンスを作成します。 AWS
CodeBuildを使用してNode.jsアプリケーションをビルドおよびテストし、Amazon
S3バケットに保存します。ユーザーデータスクリプトを使用して、各EC2インスタンスにア
プリケーションとMySQLデータベースをインストールします。
スタックを更新して、新しいアプリケーションバージョンをデプロイします。
C.AWS
CodeBuildを使用してアプリケーションを自動的にビルドし、自動スケーリングをサポート
するように構成されたテスト環境にデプロイするようにAWS Elastic
Beanstalkを構成します。本番用の2つ目のElastic Beanstalk環境を作成します。 Amazon
RDSを使用してデータを保存します。アプリケーションの新しいバージョンがすべてのテス
トに合格したら、Elastic Beanstalk「〜swap
cname」を使用してテスト環境を本番環境に昇格させます。
D.ローカルMySQLデータベースの代わりにAmazon
DynamoDBを使用するようにアプリケーションを変更します。 AWS
OpsWorksを使用して、DynamoDBレイヤー、Application Load
Balancerレイヤー、およびAmazon
EC2インスタンスレイヤーを持つアプリケーションのスタックを作成します。
Chefレシピを使用してアプリケーションを構築し、Chefレシピを使用してアプリケーション
をEC2インスタンスレイヤーにデプロイします。カスタムヘルスチェックを使用して、各イ
ンスタンスでユニットテストを実行し、失敗時にロールバックします。
Answer: D

QUESTION NO: 5
会社がELB Application Load Balancerの背後にあるAmazon
EC2インスタンスでアプリケーションを実行しています。
インスタンスは、複数のアベイラビリティーゾーンにわたってEC2 Auto
Scalingグループで実行されます。
最近のアプリケーションの更新後、ユーザーはアプリケーションURLからHTTP 502 Bad
Gatewayエラーを取得しています。
Auto
Scalingは起動後すぐにすべてのEC2インスタンスを異常終了させるため、DevOpsエンジニ
アは問題を分析できません。
デプロイされたアプリケーションのトラブルシューティングを行うために、DevOpsエンジ
ニアが異常なインスタンスの1つにアクセスできるようにする手順は何ですか？
A.終了したインスタンスからイメージを作成し、そのイメージから新しいインスタンスを作
成します。その後、アプリケーションチームは新しいインスタンスにログインできます。
B.AutoScalingによって新しいインスタンスが作成されたらすぐに、インスタンスが終了し
ないようにインスタンスをスタンバイ状態にします。
C.ライフサイクルフックをAuto
Scalingグループに追加して、Terminating状態のインスタンスをTerminating：Wait状態に移
動します。
D.Auto
Scalingグループを編集して、終了保護を有効にします。これにより、異常なインスタンス
が終了するのを防ぎます。
Answer: A

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Updated: May 28, 2022

by RHC.

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