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SAP-C01-KR인기덤프자료 & SAP-C01-KR시험문제 - Amazon SAP-C01-KR시험패스 - Royalholidayclubbed
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QUESTION NO: 1
회사에는 두 개의 가용 영역을 사용하는 표준 3 계층 아키텍처가 있습니다. 회사의 비수기
동안 사용자는 웹 사이트가 작동하지 않는다고 보고합니다. Solutions Architect는 최근 환경에
대한 변경 사항이 없고 웹 사이트에 접속할 수 있으며 로그인 할 수 있음을 발견합니다. 그러나
Solutions Architect가 "가까운 상점 찾기"기능을 선택하면 타사 RESTful API 호출에 의한
사이트는 페이지를 새로 고친 후 시간의 약 50 %가 작동하지 않습니다. 아웃 바운드 API
호출은 Amazon EC2 NAT 인스턴스를 통해 이루어집니다.
이 실패의 가장 큰 이유는 무엇이며 앞으로 어떻게 해결할 수 있습니까?
A. 하나의 서브넷에 대한 네트워크 ACL이 아웃 바운드 웹 트래픽을 차단하고 있습니다.
네트워크 ACL을 열고 관리가 IAM을 통해 나중에 변경하지 못하게 합니다.
B. 결함이 타사 환경에 있습니다. 맵을 제공하는 타사에 문의하여 더 나은 가동 시간을
제공하는 수정 프로그램을 요청하십시오.
C. 하나의 NAT 인스턴스가 오버로드되었습니다. 두 EC2 NAT 인스턴스를 모두 더 큰 크기의
인스턴스로 교체하고 새 인스턴스 크기를 만들 때 증가를 고려해야 합니다.
D. NAT 인스턴스 중 하나가 실패했습니다. EC2 NAT 인스턴스를 NAT 게이트웨이로 교체하는
것이 좋습니다.
Answer: D
Explanation
The issue is 50% failure, means the balancing over 2 AZs is failing on one NAT instance in one AZ. The solution is to replace the NAT instance with fully managed and high available
NAT gateway.
QUESTION NO: 2
회사에는 20 PB HDFS 데이터베이스가 있는 대규모 온-프레미스 Apache Hadoop 클러스터가
있습니다. 클러스터는 분기마다 약 200 개의 인스턴스와 1PB 씩 증가하고 있습니다. 이
회사의 목표는 Hadoop 데이터의 복원력을 활성화하고 클러스터 노드 손실로 인한 영향을
제한하며 비용을 크게 줄이는 것입니다. 현재 클러스터가 실행됩니다
연중 무휴 24 시간 대화식 쿼리 및 일괄 처리를 포함한 다양한 분석 워크로드를 지원합니다.
가장 적은 비용과 가동 중지 시간으로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?
A. AWS Snowmobile을 사용하여 기존 클러스터 데이터를 Amazon S3로
마이그레이션하십시오. 온 프레미스 클러스터의 히스토리 데이터를 기반으로 대화식
워크로드를 처리하도록 초기 크기의 영구 Amazon EMR 클러스터를 생성합니다. EMRFS에
데이터를 저장하십시오. 마스터 및 코어 노드 용 예약 인스턴스 및 작업 노드 용 스팟
인스턴스를 사용하고 Amazon CloudWatch 지표를 기반으로 자동 스케일 작업 노드를
사용하여 비용을 최소화하십시오. 비슷하게 최적화 된 배치 워크로드를 위해 작업별로 최적화
된 클러스터를 만듭니다.
B. AWS Snowmobile을 사용하여 기존 클러스터 데이터를 Amazon S3로
마이그레이션하십시오. 현재 클러스터와 비슷한 크기 및 구성의 영구 Amazon EMR
클러스터를 생성합니다. EMRFS에 데이터를 저장하십시오.
예약 인스턴스를 사용하여 비용을 최소화하십시오. 분기마다 워크로드가 증가함에 따라 추가
예약 인스턴스를 구매하고 클러스터에 추가하십시오.
C. AWS Snowball을 사용하여 기존 클러스터 데이터를 Amazon S3로 마이그레이션하십시오.
온 프레미스 클러스터의 히스토리 데이터를 기반으로 대화식 워크로드를 처리하도록 초기
크기의 영구 Amazon EMR 클러스터를 생성합니다. EMRFS에 저장하십시오. 마스터 및 코어
노드 용 예약 인스턴스 및 작업 노드 용 스팟 인스턴스를 사용하고 Amazon CloudWatch
지표를 기반으로 자동 스케일 작업 노드를 사용하여 비용을 최소화하십시오. 비슷하게 최적화
된 배치 워크로드를 위해 작업별로 최적화 된 클러스터를 만듭니다.
D. AWS Direct Connect를 사용하여 기존 클러스터 데이터를 Amazon S3로
마이그레이션하십시오. 온 프레미스 클러스터의 히스토리 데이터를 기반으로 대화식
워크로드를 처리하도록 초기 크기의 영구 Amazon EMR 클러스터를 생성합니다. EMRFS에
데이터를 저장하십시오. 마스터 및 코어 노드 용 예약 인스턴스 및 작업 노드 용 스팟
인스턴스를 사용하고 Amazon CloudWatch 지표를 기반으로 자동 스케일 작업 노드를
사용하여 비용을 최소화하십시오. 비슷하게 최적화 된 배치 워크로드를 위해 작업별로 최적화
된 클러스터를 만듭니다.
Answer: A
Explanation
Q: How should I choose between Snowmobile and Snowball?
To migrate large datasets of 10PB or more in a single location, you should use Snowmobile.
For datasets less than 10PB or distributed in multiple locations, you should use Snowball. In addition, you should evaluate the amount of available bandwidth in your network backbone. If you have a high speed backbone with hundreds of Gb/s of spare throughput, then you can use Snowmobile to migrate the large datasets all at once. If you have limited bandwidth on your backbone, you should consider using multiple Snowballs to migrate the data incrementally.
QUESTION NO: 3
온라인 전자 상거래 비즈니스가 AWS에서 워크로드를 실행하고 있습니다. 응용 프로그램
아키텍처에는 웹 계층, 비즈니스 논리 용 응용 프로그램 계층 및 사용자 및 트랜잭션 데이터
관리를위한 데이터베이스 계층이 포함됩니다. 데이터베이스 서버에는 100GB 메모리 요구
사항이 있습니다. 비즈니스에는 RTO가 5 분이고 RPO가 1 시간 인 애플리케이션에 비용
효율적인 재해 복구가 필요합니다. 이 사업체는 또한 250 마일의 기본 사이트와 대체 사이트
사이의 최소 거리를 가진 지역 외 재난 복구에 대한 규제를 가지고 있습니다.
솔루션 아키텍트는 재해 복구 요구 사항을 충족하는이 고객을위한 포괄적 인 솔루션을
만들도록 다음 중 어떤 옵션을 설계 할 수 있습니까?
A. 애플리케이션 및 데이터베이스 데이터를 자주 백업하고 Amazon S3에 복사합니다. S3
교차 리전 복제를 사용하여 백업을 복제하고 AWS CloudFormation을 사용하여 재해
복구를위한 인프라를 인스턴스화하고 Amazon S3에서 데이터를 복원하십시오.
B. 대체 지역의 m4.large에 대기 데이터베이스를 빌드하기 위해 기본 데이터베이스가
미러링으로 구성된 파일럿 라이트 환경을 사용하십시오. 재난 발생시 AWS CloudFormation을
사용하여 웹 서버, 애플리케이션 서버 및로드 밸런서를 인스턴스화하여 대체 지역에
애플리케이션을 시작하십시오. 전체 프로덕션 요구를 충족하도록 데이터베이스의 수직
크기를 조정하고 Amazon Route 53을 사용하여 트래픽을 대체 지역으로 전환하십시오.
C. 웹 서버 인스턴스, 애플리케이션 서버 인스턴스 및 대기 모드에서 복제 된 데이터베이스
서버 인스턴스를 포함하는 대체 리젼에서 완전한 기능을 갖춘 프로덕션 환경의 스케일 다운
버전을 사용하십시오. 웹과 애플리케이션 계층을로드 밸런서 뒤의 Auto Scaling에
배치하면로드가 애플리케이션에 도달 할 때 자동으로 조정될 수 있습니다. Amazon Route
53을 사용하여 트래픽을 대체 지역으로 전환하십시오.
D. 동일한 용량의 두 지역에서 모든 기능을 갖춘 웹, 응용 프로그램 및 데이터베이스
계층이있는 다중 지역 솔루션을 사용하십시오. 한 지역에서만 기본 데이터베이스를
활성화하고 다른 지역에서는 대기 데이터베이스를 활성화하십시오. 상태 확인 라우팅 정책을
사용하여 한 지역에서 다른 지역으로 트래픽을 자동 전환하려면 Amazon Route 53을
사용하십시오.
Answer: D
QUESTION NO: 4
회사는 Solutions Architect에 외부 고객 애플리케이션이 API 호출을 통해 액세스 할 수있는
안전한 컨텐츠 관리 솔루션을 설계하도록 요청했습니다. 회사는 고객 관리자가 필요에 따라
API 호출을 제출하고 컨텐츠 관리 솔루션으로 전송 된 기존 파일에 대한 변경 사항을 롤백 할
수 있어야 합니다.
모든 솔루션 요구 사항을 충족하는 가장 안전한 배포 설계는 무엇입니까?
A. 버전 관리 및 버킷 액세스 로깅이 활성화되고 각 고객 애플리케이션에 대한 IAM 역할 및
액세스 정책이있는 객체 스토리지에 Amazon S3를 사용하십시오. SSE-KMS를 사용하여
객체를 암호화합니다. 각 고객에 대해 별도의 AWS KMS 키를 사용하도록 콘텐츠 관리
애플리케이션을 개발하십시오.
B. 객체 스토리지에 Amazon WorkDocs를 사용하십시오. WorkDocs 암호화, 사용자 액세스
관리 및 버전 제어를 활용하십시오. AWS CloudTrail을 사용하여 모든 SDK 작업을 기록하고
Amazon CloudWatch 대시 보드를 사용하여 시간별 액세스 보고서를 생성하십시오.
CloudWatch 대시 보드의 출력을 표시하는 정적 Amazon S3 웹 페이지를 기반으로 SDK에서
되돌리기 기능을 활성화하십시오.
C. Amazon EFS 볼륨에 대한 미사용 암호화와 AWS KMS에 저장된 고객 관리 키를 사용하여
객체 스토리지에 Amazon EFS를 사용하십시오. IAM 역할 및 Amazon EFS 액세스 정책을
사용하여 각 고객 애플리케이션에 대해 별도의 암호화 키를 지정하십시오. 콘텐츠 관리
애플리케이션을 배포하여 모든 새 버전을 Amazon EFS에 새 파일로 저장하고 제어 API를
사용하여 특정 파일을 이전 버전으로 되돌립니다.
D. 버전 관리가있는 객체 스토리지에 Amazon S3를 사용하고 S3 버킷 액세스 로깅을
활성화합니다. 각 고객 애플리케이션마다 IAM 역할 및 액세스 정책을 사용하십시오.
클라이언트 측 암호화를 사용하여 오브젝트를 암호화하고 컨텐츠 관리 애플리케이션에
액세스 할 때 모든 고객에게 암호화 키를 분배하십시오.
Answer: A
QUESTION NO: 5
회사는 컨테이너화 된 배치 작업을 Amazon ECS에서 실행합니다. 컨테이너 이미지, 작업
정의 및 관련 데이터를 Amazon S3 버킷에 제출하여 작업을 예약합니다. 컨테이너 이미지는
작업마다 고유 할 수 있습니다. 가능한 빨리 작업을 실행하는 것이 가장 중요하므로 S3 버킷에
작업 아티팩트를 제출하면 작업이 즉시 실행됩니다. 때로는 실행중인 작업이 없을 수도
있습니다. 그러나 모든 규모의 작업은 사전 경고없이 IT 운영 팀에 제출할 수 있습니다. 작업
정의에는 CPU 및 메모리 리소스 요구 사항이 포함됩니다.
배치 작업을 예약 한 후 가능한 빨리 완료 할 수있는 솔루션은 무엇입니까?
A. Amazon EC2 시작 유형을 사용하여 Amazon ECS 클러스터에서 작업을 예약합니다.
Service Auto Scaling을 사용하여 실행중인 작업 수에 맞게 실행중인 작업 수를 늘리거나
줄입니다.
B. EC2 인스턴스에서 직접 작업을 예약하십시오. 기준 최소로드에 예약 인스턴스를 사용하고,
Auto Scaling 그룹의 온 디맨드 인스턴스를 사용하여 요구에 따라 플랫폼을 확장하십시오.
C. Fargate 시작 유형을 사용하여 Amazon ECS 클러스터에서 작업을 예약합니다. Service
Auto Scaling을 사용하여 실행중인 작업 수에 맞게 실행중인 작업 수를 늘리거나 줄입니다.
D. Fargate 시작 유형을 사용하여 Amazon ECS 클러스터에서 작업을 예약합니다. Auto
Scaling 그룹에서 스팟 인스턴스를 사용하여 요구에 따라 플랫폼을 확장하십시오. Service
Auto Scaling을 사용하여 실행중인 작업 수에 맞게 실행중인 작업 수를 늘리거나 줄입니다.
Answer: C
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Updated: May 28, 2022
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