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AWS Certified Solutions Architect AWS-Solutions-Architect-Professional-KR 人之所以能，是相信能。

理所當然的，在IT行業中Amazon AWS-Solutions-Architect-Professional-KR - AWS Certified Solutions Architect - Professional (AWS-Solutions-Architect-Professional Korean Version)認證指南認證考試成為了一個很熱門的考試。 因為這個考古題的命中率非常高，只要你認真記住考古題裏面出現的問題和答案，那麼你就可以通過AWS-Solutions-Architect-Professional-KR 證照信息考試。你已經報名參加Amazon的AWS-Solutions-Architect-Professional-KR 證照信息認證考試了嗎？“馬上就要到考試的時間了，但是我還是沒有信心通過考試，應該怎麼辦呢？有捷徑可以讓我順利通過考試嗎？看參考書的時間也不夠了。

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Amazon AWS-Solutions-Architect-Professional-KR認證指南 - 覺得不可思議嗎？但是這是真的。

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AWS-Solutions-Architect-Professional-KR PDF DEMO:

QUESTION NO: 1
사용자가 AWS AMI를 생성했습니다. 사용자는 AMI를 다른 사람이 아닌 친구 만 사용할 수
있기를 원합니다. 사용자는 이것을 어떻게 관리 할 수 있습니까?
A. 커뮤니티와 AMI를 공유하고 다른 사람이 시작하기 전에 승인 워크 플로우를 설정하십시오.
B. 선택한 사용자와 AMI를 공유 할 수 없습니다.
C. AMI를 친구의 AWS 계정 ID와 공유하십시오.
D. AMI를 친구의 AWS 로그인 ID와 공유합니다.
Answer: C
Explanation:
In Amazon Web Services, If a user has created an AMI and wants to share with his friends and colleagues he can share the AMI with their AWS account ID. Once the AMI is shared the other user can access it from the community AMIs under private AMIs options.
http://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/sharingamis-explicit.html

QUESTION NO: 2
사용자가 3GB 크기와 90 IOPS의 PIOPS EBS 볼륨을 만들려고합니다. AWS가 볼륨을
생성합니까?
A. 아니요. PIOPS 및 EBS 크기 비율이 30 미만이므로
B. 예. EBS와 IOPS의 비율이 30 미만이므로
C. 아니요, EBS 크기가 4GB보다 작습니다.
D. 예. PIOPS가 100보다 높기 때문에
Answer: C
Explanation:
A Provisioned IOPS (SSD) volume can range in size from 4 GiB to 16 TiB and you can provision up to 20,000 IOPS per volume.
http://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/EBSVolumeTypes.html#EBSVolum eTyp es_piops

QUESTION NO: 3
직접 연결 링크를 인터넷에 직접 연결할 수 있습니까?
A. 그렇습니다. 비용을 지불하면 가능합니다.
B. 예, 특정 지역에서만 가능합니다.
C. 예
D. 아니오
Answer: D
Explanation:
AWS Direct Connect is a network service that provides an alternative to using the Internet to utilize AWS cloud service. Hence, a Direct Connect link cannot be connected to the Internet directly.
http://aws.amazon.com/directconnect/faqs/

QUESTION NO: 4
고객은 Amazon Elastic Computer Cloud (EC2)에서 호스팅되는 웹 애플리케이션이 있는 AWS
리전에 10GB AWS Direct Connect 연결이 있습니다. 응용 프로그램은 ACID (원 자성, 일관성,
격리, 내구성) 일관성 모델이 아닌 BASE (Baste Available, Soft state, Eventual 일관성)를
사용하는 온-프레미스 메인 프레임 데이터베이스에 종속됩니다. 데이터베이스가 쓰기 볼륨을
처리할수 없기 때문에 응용 프로그램이 바람직하지 않은 동작을 보이고 있습니다. 가장 비용
효율적인 방식으로 온-프레미스 데이터베이스 리소스의 로드를 어떻게 줄일수 있습니까?
A. AWS에서 RDS 읽기-복제 데이터베이스를 프로비저닝하여 쓰기를 처리하고 데이터 파이프
라인을 사용하여 두 데이터베이스를 동기화하십시오.
B. 맵 기능을 사용하여 온-프레미스 데이터베이스에 쓰는 EMR 클러스터를 공급하기 위해
DynamoDB를 사용하도록 애플리케이션을 수정하십시오.
C. Amazon SQS 대기열에 쓰도록 애플리케이션을 수정하고 대기열을 온 프레미스
데이터베이스로 플러시하는 작업자 프로세스를 개발하십시오.
D. 온 프레미스 데이터베이스와 AWS의 Hadoop 클러스터 간의 동기화 메커니즘으로 EMR
(Amazon Elastic Map Reduce) S3DistCp를 사용하십시오.
Answer: C
Explanation:
https://aws.amazon.com/sqs/faqs/

QUESTION NO: 5
Solutions Architect는 레거시 Java 애플리케이션을 재 설계하여 가용성, 데이터 내구성 및
확장 성을 향상시킵니다. 현재 애플리케이션은 단일 고용량 Amazon EC2 인스턴스에서
실행됩니다. 업스트림 클라이언트의 HTTP 요청을 수락하여 인 메모리 큐에 추가하고 200
상태로 응답합니다. 별도의 애플리케이션 스레드는 대기열에서 항목을 읽고 처리 한 후
결과를 Amazon RDS MySQL 인스턴스에 유지합니다. 각 항목의 처리 시간은 평균 90 초가
걸리며 대부분은 외부 서비스 호출을 기다리는 데 사용되지만 응용 프로그램은 여러 항목을
병렬로 처리하도록 작성됩니다.
이 서비스로의 트래픽은 예측할 수 없습니다. 로드가 많은 기간 동안 응용 프로그램에서
백업을 처리하는 동안 항목이 내부 대기열에 1 시간 이상 앉아있을 수 있습니다. 또한 단일
응용 프로그램 노드가 실패하면 현재 시스템에 가용성 및 데이터에 문제가 있습니다.
이 서비스에 액세스하는 클라이언트는 수정할 수 없습니다. 제한 시간을 초과하고 요청을
다시 시도하기 전에 10 초 이내에 전송하는 각 HTTP 요청에 대한 응답을받을 것으로
예상합니다.
처리 지연 시간을 줄이고 비용을 최소화하면서 시스템의 가용성과 내구성을 향상시키는
방법은 무엇입니까?
A. Lambda 프록시 통합을 사용하여 요청을 AWS Lambda 함수로 전달하는 Amazon API
Gateway REST API를 생성합니다. 코어 처리 코드를 Lambda 함수로 마이그레이션하고
프록시 이벤트를 내부 애플리케이션 데이터 모델로 변환하고 처리 모듈을 호출하는 핸들러
메소드를 제공하는 랩퍼 클래스를 작성하십시오.
B. 서비스 프록시를 사용하여 Amazon SQS 대기열에 항목을 넣는 Amazon API Gateway
REST API를 생성합니다. 기존 애플리케이션에서 코어 처리 코드를 추출하고 업데이트하여
Amazon SQS 대기열에서 항목을 가져옵니다. 기존 애플리케이션에서 코어 처리 코드를
추출하고 업데이트하여 메모리 내 대기열 대신 Amazon SQS에서 항목을 가져옵니다.
Amazon SQS 대기열의 대략적인 메시지 수에 따라 동적으로 확장되는 Auto Scaling 그룹
내의 더 작은 EC2 인스턴스에 새 처리 애플리케이션을 배포합니다.
C. Amazon RDS 대신 Amazon DynamoDB를 사용하도록 애플리케이션을 수정하십시오.
DynamoDB 테이블에 대한 Auto Scaling을 구성하십시오. CPU 사용률에 따른 조정 정책을
사용하여 Auto Scaling 그룹 내에 애플리케이션을 배포하십시오. 메모리 매핑 된 파일이있는
인 메모리 대기열을 인스턴스 스토어 볼륨에 백업하고 주기적으로 해당 파일을 Amazon S3에
씁니다.
D. 메모리 내 대기열 대신 Redis 작업 대기열을 사용하도록 응용 프로그램을
업데이트하십시오. 애플리케이션의 Docker 컨테이너 이미지를 빌드하십시오. 애플리케이션
컨테이너와 Redis를 호스팅 할 별도의 컨테이너가 포함 된 Amazon ECS 작업 정의를
생성합니다. AWS Fargate를 사용하여 새 작업 정의를 ECS 서비스로 배포하고 Auto
Scaling을 활성화하십시오.
Answer: B

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Updated: May 28, 2022