Amazon AWS Certified Solutions Architect - Professional (AWS-Solutions-Architect-Professional Korean Version) 認定 AWS-Solutions-Architect-Professional Korean 試験問題:

1. 회사는 인터넷에 연결되지 않은 원격 위치에서 실험을 통해 데이터를 수집해야 합니다. 실험 기간 동안 전체 네트워크에 연결된 센서는 1주일 동안 사전 형식으로 6TB의 데이터를 생성합니다. 데이터 파일을 FTP 서버에 주기적으로 업로드하도록 센서를 구성할 수 있지만 센서에는 자체 FTP 서버가 없습니다. 센서는 다른 프로토콜도 지원하지 않습니다. 회사는 데이터를 중앙에서 수집하고 거짓 데이터를 AWS 클라우드의 개체 스토리지로 최대한 빨리 옮겨야 합니다. 실험 후에는 가능한 한
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족합니까?

A) AWS Snowball Edge Compute Optimized 디바이스를 주문합니다. 장치를 로컬 네트워크에 연결하십시오.
대상 버킷 이름으로 AWS DataSync를 구성하고 NFS를 통해 데이터를 디바이스로 언로드합니다. 실험 후에는 데이터를 Amazon S3에 로드할 수 있도록 디바이스를 AWS로 반환합니다.
B) Amazon Linux 2 AMI를 포함한 AWS Snowcone 디바이스를 주문합니다. 장치를 로컬 네트워크에 연결하십시오. 디바이스에서 Amazon EC2 인스턴스를 시작합니다. 각 센서에서 주기적으로 데이터를 다운로드하는 셸 스크립트를 만듭니다. 실험 후에는 데이터를 Amazon Elastic Block Store[Amazon EBS] 볼륨으로 로드할 수 있도록 디바이스를 AWS로 반환합니다.
C) AWS Snowcone 디바이스를 주문합니다. 장치를 로컬 네트워크에 연결하십시오. Amazon FSx를 사용하도록 장치를 구성합니다. 장치에 데이터를 업로드하도록 센서를 구성합니다. 업로드된 데이터를 Amazon S3 버킷과 동기화하도록 디바이스에서 AWS DataSync를 구성하여 데이터를 Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 볼륨으로 로드할 수 있도록 디바이스를 AWS로 반환합니다.
D) Amazon Linux 2 AMI를 포함한 AWS Snowcone 디바이스를 주문합니다. 장치를 로컬 네트워크에 연결하십시오. 디바이스에서 Amazon EC2 인스턴스를 시작합니다. EC2 인스턴스에 FTP 서버를 설치하고 구성합니다. EC2 인스턴스에 데이터를 업로드하도록 센서를 구성합니다. 실험 후에는 데이터가 Amazon S3에 로드될 수 있도록 디바이스를 AWS로 반환합니다.

2. 회사에서 일부 애플리케이션을 AWS로 마이그레이션하고 있습니다. 이 회사는 네트워킹 및 보안 전략을 확정한 후 신속하게 애플리케이션을 마이그레이션하고 현대화하려고 합니다. 회사는 중앙 네트워크 계정에서 AWS Direct Connection 연결을 설정했습니다.
이 회사는 가까운 장래에 수백 개의 AWS 계정과 VPC를 갖게 될 것으로 예상합니다. 회사 네트워크는 AWS의 리소스에 원활하게 액세스할 수 있어야 하며 모든 VPC와 통신할 수 있어야 합니다. 회사는 또한 온프레미스 데이터 센터를 통해 클라우드 리소스를 인터넷으로 라우팅하려고 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하는 단계 조합은 무엇입니까? (3개를 선택하세요.)

A) 필요에 따라 VPC 피어링을 프로비저닝합니다.
B) 중앙 네트워크 계정에서 Direct Connect 게이트웨이 및 전송 게이트웨이를 생성합니다. 전송 VIF를 사용하여 전송 게이트웨이를 Direct Connect 게이트웨이에 연결합니다.
C) 전송 게이트웨이를 다른 계정과 공유합니다. Transit Gateway에 VPC를 연결합니다.
D) 중앙 계정에 Direct Connect 게이트웨이를 생성합니다. 각 계정에서 Direct Connect 게이트웨이와 모든 가상 프라이빗 게이트웨이의 계정 ID를 사용하여 연결 제안을 생성합니다.
E) 인터넷 게이트웨이를 프로비저닝합니다. 인터넷 게이트웨이를 서브넷에 연결합니다. 게이트웨이를 통한 인터넷 트래픽을 허용합니다.
F) 프라이빗 서브넷만 프로비저닝합니다. 전송 게이트웨이 및 고객 게이트웨이에서 필요한 경로를 열어 AWS의 아웃바운드 인터넷 트래픽이 데이터 센터에서 실행되는 NAT 서비스를 통해 흐를 수 있도록 합니다.

3. 솔루션 설계자는 AWS 클라우드에서 호스팅되는 애플리케이션을 개선해야 합니다. 애플리케이션은 과부하 연결이 발생하는 Amazon Aurora MySQL DB 인스턴스를 사용합니다. 대부분의 애플리케이션 작업은 레코드를 데이터베이스에 삽입합니다. 애플리케이션은 현재 텍스트 기반 구성 파일에 자격 증명을 저장합니다.
솔루션 설계자는 애플리케이션이 현재 연결 부하를 처리할 수 있도록 솔루션을 구현해야 합니다. 솔루션은 자격 증명을 안전하게 유지하고 정기적으로 자격 증명을 자동으로 교체하는 기능을 제공해야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) DB 인스턴스 앞에 Amazon RDS 프록시 계층을 배포합니다. 연결 자격 증명을 AWS Secrets Manager에 비밀로 저장합니다.
B) Aurora 복제본을 생성합니다. 연결 자격 증명을 AWS Secrets Manager에 비밀로 저장합니다.
C) DB 인스턴스 앞에 Amazon RDS 프록시 계층을 배포합니다. AWS Systems Manager Parameter Store에 연결 자격 증명을 저장합니다.
D) Aurora 복제본을 생성합니다. AWS Systems Manager Parameter Store에 연결 자격 증명을 저장합니다.

4. 회사에서 Amazon API Gateway 및 AWS Lambda를 사용하여 새로운 서버리스 API를 개발하고 있습니다. 이 회사는 Lambda 함수를 API Gateway와 통합하여 여러 공유 라이브러리와 사용자 지정 클래스를 사용했습니다.
솔루션 설계자는 솔루션 배포를 단순화하고 코드 재사용을 최적화해야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) API의 Lambda 함수에 대한 공유 라이브러리, 사용자 지정 클래스 및 코드를 Docker 이미지에 배포합니다. 이미지를 Amazon Elastic Container Registry(Amazon ECR)에 업로드합니다. Docker 이미지를 배포 패키지로 사용하도록 API의 Lambda 함수를 구성합니다.
B) 공유 라이브러리 및 사용자 지정 클래스를 Docker 이미지에 배포합니다. 이미지를 S3 버킷에 저장합니다.
Docker 이미지를 소스로 사용하는 Lambda 계층을 생성합니다. API의 Lambda 함수를 Zip 패키지로 배포합니다. Lambda 계층을 사용하도록 패키지를 구성합니다.
C) 공유 라이브러리 및 사용자 지정 클래스를 Docker 이미지에 배포합니다. 이미지를 Amazon Elastic Container Registry(Amazon ECR)에 업로드합니다. Docker 이미지를 소스로 사용하는 Lambda 계층을 생성합니다.
API의 Lambda 함수를 Zip 패키지로 배포합니다. Lambda 계층을 사용하도록 패키지를 구성합니다.
D) AWS Fargate 시작 유형을 사용하여 Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS)의 Docker 컨테이너에 공유 라이브러리 및 사용자 지정 클래스를 배포합니다. API의 Lambda 함수를 Zip 패키지로 배포합니다. 배포된 컨테이너를 Lambda 계층으로 사용하도록 패키지를 구성합니다.

5. 회사는 개발 환경의 단일 Windows Amazon EC2 인스턴스에서 콘텐츠 관리 애플리케이션을 실행합니다. 애플리케이션은 인스턴스에 루트 디바이스로 연결된 2TB Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 볼륨에 정적 콘텐츠를 읽고 씁니다. 회사는 이 애플리케이션을 여러 가용 영역에 걸쳐 최소 3개의 EC2 인스턴스에서 실행되는 고가용성 및 내결함성 솔루션으로 프로덕션 환경에 배포할 계획입니다. 솔루션 설계자는 애플리케이션을 실행하는 모든 인스턴스를 활성 인스턴스에 조인하는 솔루션을 설계해야 합니다. 디렉토리 도메인. 솔루션은 또한 Windows ACL을 구현하여 파일 콘텐츠에 대한 액세스를 제어해야 합니다. 애플리케이션은 항상 특정 시점에 실행 중인 모든 인스턴스에서 정확히 동일한 콘텐츠를 유지해야 합니다.
최소한의 관리 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) Windows 파일 서버용 Amazon FSx 파일 시스템을 생성합니다. 3개의 가용 영역에 걸쳐 확장되고 최소 3개의 인스턴스 크기를 유지하는 Auto Scaling 그룹을 생성합니다. 사용자 데이터 스크립트를 구현하여 애플리케이션을 설치하고 FSx for Windows File Server 파일 시스템을 마운트합니다. 원활한 도메인 가입을 수행하여 인스턴스를 AD 도메인에 가입합니다.
B) 실행 중인 현재 EC2 인스턴스에서 새 AMI를 생성합니다. Lustre용 Amazon FSx 파일 시스템을 생성합니다. 3개의 가용 영역에 걸쳐 확장되고 최소 3개의 인스턴스 크기를 유지하는 Auto Scaling 그룹을 생성합니다. 사용자 데이터 스크립트를 구현하여 인스턴스를 AD 도메인에 가입시키고 FSx for Lustre 파일 시스템을 마운트합니다.
C) Amazon Elastic File System(Amazon EFS) 파일 공유를 생성합니다. 3개의 가용 영역에 걸쳐 확장되고 최소 3개의 인스턴스 크기를 유지하는 Auto Scaling 그룹을 생성합니다. 사용자 데이터 스크립트를 구현하여 애플리케이션을 설치하고, 인스턴스를 AD 도메인에 가입하고, EFS 파일 공유를 마운트합니다.
D) 실행 중인 현재 EC2 인스턴스에서 새 AMI를 생성합니다. Amazon Elastic File System(Amazon EFS) 파일 시스템을 생성합니다. 3개의 가용 영역에 걸쳐 확장되고 최소 3개의 인스턴스 크기를 유지하는 Auto Scaling 그룹을 생성합니다. 원활한 도메인 가입을 수행하여 인스턴스를 AD 도메인에 가입합니다.

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