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QUESTION NO: 1
IAM Secure and Scalable는 클라이언트에게 확장 가능하고 안전한 SAAS를 제공하는
조직입니다. AWS VPC에서 웹 서버와 앱 서버를 별도의 계층으로 호스팅 할 계획입니다.
조직은 앱 서버 (중간 계층)로 Auto Scaling 및로드 밸런서를 구성하여 확장 성을 구현하려고
합니다.
아래에 언급 된 옵션 중 어느 것이 요구 사항에 적합합니까?
A. ELB는 인터넷 연결이므로 VPC 내에서 HAProxy를로드 밸런서로 설정하는 것이 좋습니다.
B. VPC를 사용하여 인터넷 연결 ELB를 생성하고 모든 App 서버를 구성하십시오.
C. 사용자는 EC2-CLASSIC을 사용하여 ELB를 작성하고 SSH를 사용하여 보안을 설정해야
합니다.
D. VPC로 내부로드 밸런서를 생성하고 모든 App 서버를 등록하십시오.
Answer: D
Explanation:
The Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) allows the user to define a virtual networking environment in a private, isolated section of the Amazon Web Services (AWS) cloud. The user has complete control over the virtual networking environment. Within this virtual private cloud, the user can launch AWS resources, such as an ELB, and EC2 instances.
There are two ELBs available with VPC: internet facing and internal (private) ELB. For internal servers, such as App servers the organization can create an internal load balancer in their VPC and then place back-end application instances behind the internal load balancer.
The internal load balancer will route requests to the back-end application instances, which are also using private IP addresses and only accept requests from the internal load balancer.
http://docs.aws.amazon.com/ElasticLoadBalancing/latest/DeveloperGuide/vpc-loadbalancer- types.html

QUESTION NO: 2
회사가 AWS에서 실행되는 애플리케이션을 위한 백업 솔루션 아키텍처를 마무리하고
있습니다.
모든 애플리케이션은 AWS에서 실행되며 각 계층에서 두 개 이상의 가용 영역을 사용합니다.
회사 정책에 따라 IT 부서는 모든 데이터의 야간 백업을 두 곳 이상에 지속적으로
저장해야합니다.
생산 및 재해 복구. 위치는 다른 지역에 있어야 합니다. 또한 회사는 프로덕션 데이터 센터에서
즉시, 재해 복구 위치에서 24 시간 이내에 복원할수 있는 백업이 필요합니다. 모든 백업
프로세스는 완전히 자동화되어야 합니다.
모든 요구 사항을 충족시키는 가장 비용 효율적인 백업 솔루션은 무엇입니까?
A. 모든 데이터를 프로덕션 리전의 백업 미디어 서버에 연결된 큰 Amazon EBS 볼륨에
백업합니다. 자동화 된 스크립트를 실행하여 매일 밤이 볼륨을 스냅 샷하고이 스냅 샷을 재해
복구 지역으로 복사하십시오.
B. 모든 데이터를 재해 복구 지역의 Amazon S3에 백업합니다. 수명주기 정책을 사용하여이
데이터를 프로덕션 리전의 Amazon Glacier로 즉시 이동하십시오. 데이터만 복제됩니다. 재해
복구 리전의 S3 버킷에서 데이터를 제거합니다.
C. 모든 데이터를 프로덕션 지역의 Amazon Glacier에 백업하십시오. 재해 복구 리전에서이
데이터의 리전 간 복제를 Amazon Glacier로 설정하십시오. 수명주기 정책을 설정하여 60
일보다 오래된 데이터를 삭제하십시오.
D. 모든 데이터를 프로덕션 리전의 Amazon S3에 백업합니다. 이 S3 버킷의 리전간 복제를
다른 리전으로 설정하고 두번째 리전에서 수명주기 정책을 설정하여 이 데이터를 Amazon
Glacier로 즉시 이동하십시오.
Answer: D
Explanation:
A: Not sustainable. EBS has a 16TiB limit.
B: No backup at the production region.
C: Glacier does not allow restore immediately.

QUESTION NO: 3
다음 중 Amazon DynamoDB는 어떤 기능을 수행합니까?
A. 스칼라 값의 원자 단위 증가 또는 감소
B. 증가 또는 감소 조작이 아님
C. 벡터 값에서만 증가
D. 원자 감소 연산 만
Answer: A
Explanation:
Amazon DynamoDB allows atomic increment and decrement operations on scalar values.
http://aws.amazon.com/dynamodb/faqs/

QUESTION NO: 4
다음 명령 중 이진 데이터를 매개 변수로 허용하는 명령은 무엇입니까?
A. --user-data
B. -암호 텍스트 키
C. --aws-customer-key
D. -설명 인스턴스 사용자
Answer: A
Explanation:
For commands that take binary data as a parameter, specify that the data is binary content by using the fileb:// prefix.
Commands that accept binary data include:
aws ec2 run-instances --user-data parameter.
aws s3api put-object --sse-customer-key parameter.
aws kms decrypt --ciphertext-blob parameter.
http://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/aws-cli.pdf

QUESTION NO: 5
회사는 온 프레미스 데이터 센터에 HPC (고성능 컴퓨팅) 클러스터를 보유하고 있으며,이
시스템은 매달 1 주일 동안 수천 개의 작업을 병렬로 실행하여 페타 바이트의 이미지를
처리합니다. 이미지는 네트워크 파일 서버에 저장되며 재해 복구 사이트로 복제됩니다. 온-
프레미스 데이터 센터가 용량에 도달하여 클러스터를 더 잘 활용하기 위해 한 달 동안 작업을
분산시키기 시작하여 작업 완료가 지연되었습니다.
이 회사는 솔루션 아키텍트에게 현재 5,000 개의 코어 용량과 10 페타 바이트의 데이터 용량을
넘어 확장 할 수있는 AWS에서 비용 효율적인 솔루션을 설계하도록 요청했습니다.
솔루션에는 최소한의 관리 오버 헤드가 필요하고 현재 내구성 수준을 유지해야 합니다.
회사의 요구 사항을 충족시키는 솔루션은 무엇입니까?
A. 작업의 실행 파일을 사용하여 Amazon Elastic Container Registry에 컨테이너를 만듭니다.
Auto Scaling 그룹에서 스팟 집합과 함께 Amazon ECS를 사용하십시오. 원시 데이터를
Amazon EBS SC1 볼륨에 저장하고 출력을 Amazon S3에 씁니다.
B. Spark를 사용하여 Amazon S3에서 데이터를 가져 오는 온 디맨드 인스턴스와 예약
인스턴스 작업 노드의 조합으로 Amazon EMR 클러스터를 생성합니다. Amazon EMR
클러스터에서 처리해야하는 작업 목록을 유지하려면 Amazon DynamoDB를 사용하십시오.
C. 원시 데이터를 Amazon S3에 저장하고 관리 형 컴퓨팅 환경과 함께 AWS Batch를 사용하여
스팟 집합을 생성합니다. 작업을 AWS Batch Job Queues에 제출하여 Amazon S3에서
Amazon EBS 볼륨으로 객체를 가져와 임시 스토리지를 처리 ​​한 다음 결과를 Amazon S3에
다시 씁니다.
D. 처리해야 할 작업을 대기열에 추가하기 위해 처리 할 작업 목록을 Amazon SQS에
제출합니다.
스팟 집합을 사용하여 대기열 깊이에 따라 자동으로 확장되는 다양한 Amazon EC2 작업자
인스턴스 클러스터를 생성합니다. Amazon EFS를 사용하여 클러스터의 모든 인스턴스에서
공유하는 모든 데이터를 저장하십시오.
Answer: B
Explanation:
A: EBS cannot store so much data.
C\D: Spot fleet are not guaranteed and hence not suitable. Batch is not well suited for Big data compared to EMR. EC2 is also not considered least management overhead.

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Updated: May 28, 2022