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AWS-Solutions-Architect-Associate-JP日本語受験攻略 & AWS-Solutions-Architect-Associate-JP出題内容 - AWS-Solutions-Architect-Associate-JP学習範囲 - Royalholidayclubbed
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QUESTION NO: 1
AWSでホストされるアプリケーションは、CFOが毎日アクセスする内部レポートを保存す
るためにオブジェクトストレージを使用します。現在、これらのレポートは公開されていま
す。
これらのレポートへの不正アクセスを防ぐために、ソリューションアーキテクトはこのアー
キテクチャをどのように再設計する必要がありますか？
A.クライアント側でファイルを暗号化し、Amazon
Glacierにファイルを保存してから、クライアント側でレポートを復号化します。
B.ファイルをAmazon
ElastiCacheに移動し、レポートをダウンロードするためのユーザー名とパスワードを入力
します。
C.Amazon S3でのオブジェクト作成時のAWS KMSサーバー側暗号化の使用を指定します。
D.Amazon
S3にファイルを保存し、アプリケーションを使用して、ユーザーにS3事前署名URLを生成
します。
Answer: C
Explanation
The following example generates a pre-signed URL that enables you to temporarily share a file without making it public. Anyone with access to the URL can view the file.
https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-go/v1/developer-guide/s3-example-presigned-urls.html
QUESTION NO: 2
アプリケーションは複数のAmazon
EC2インスタンスで実行されます。アプリケーションの実行中の各インスタンスは、共有フ
ァイルシステムにアクセスできる必要があります。
データはどこに保存する必要がありますか？
A.Amazon S3
B.Amazon DynamoDB
C.Amazon EFS
D.Amazon EBS
Answer: C
QUESTION NO: 3
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
QUESTION NO: 4
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: 5
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."
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Updated: May 28, 2022
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