最新的AWS Certified Data Engineer認證 Data-Engineer-Associate Korean考試題庫

問題1

한 회사가 Amazon S3 버킷에 로그를 저장합니다. 데이터 엔지니어가 여러 로그 파일에 액세스하려고 하면 데이터 엔지니어는 일부 파일이 의도치 않게 삭제되었음을 발견합니다.
데이터 엔지니어는 향후 의도치 않은 파일 삭제를 방지하는 솔루션이 필요합니다.
어떤 솔루션이 운영 오버헤드를 최소화하면서 이 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A. 정기적으로 S3 버킷을 수동으로 백업하세요.

B. Amazon S3 Glacier 스토리지 클래스를 사용하여 S3 버킷에 있는 데이터를 보관합니다.

C. S3 버킷에 대한 복제를 구성합니다.

D. S3 버킷에 대해 S3 버전 관리를 활성화합니다.

正確答案: D

說明：（僅 VCESoft 成員可見）

問題2

데이터 엔지니어는 Amazon S3 버킷에 저장된 데이터에 대한 Amazon Athena 쿼리를 기반으로 하는 Amazon QuickSight 대시보드를 사용해야 합니다. 데이터 엔지니어가 QuickSight 대시보드에 연결하면 데이터 엔지니어는 권한이 부족함을 나타내는 오류 메시지를 받습니다.
권한 관련 오류가 발생할 수 있는 요인은 무엇입니까? (2개를 선택하세요.)

A. QuickSgqht와 Athena 사이에는 연결이 없습니다.

B. QuickSiqht는 S3 버킷에 액세스할 수 없습니다.

C. QuickSight는 S3 데이터를 해독할 수 있는 액세스 권한이 없습니다.

D. QuickSiqht에 할당된 오전 1시 역할이 없습니다.

E. Athena 테이블이 카탈로그화되지 않았습니다.

正確答案: B,C

說明：（僅 VCESoft 成員可見）

問題3

한 회사에서 분석 솔루션을 구축하고 있습니다. 이 솔루션은 데이터 레이크 스토리지로 Amazon S3를 사용하고 데이터 웨어하우스로 Amazon Redshift를 사용합니다. 회사는 Amazon Redshift Spectrum을 사용하여 Amazon S3에 있는 데이터를 쿼리하려고 합니다.
가장 빠른 쿼리를 제공하는 작업은 무엇입니까? (2개를 선택하세요.)

A. 열 기반 저장 파일 형식을 사용합니다.

B. 데이터를 10KB 미만의 파일로 분할합니다.

C. 가장 일반적인 쿼리 조건자를 기반으로 데이터를 분할합니다.

D. 다음이 아닌 파일 형식을 사용합니다.

E. gzip 압축을 사용하여 개별 파일을 1GB에서 5GB 사이의 크기로 압축합니다.

正確答案: A,C

說明：（僅 VCESoft 成員可見）

問題4

소매업체가 전 세계적으로 사업을 확장하고 있습니다. 이 회사는 Amazon QuickSight를 사용하여 재무 보고서의 환율을 정확하게 계산해야 합니다. 이 회사는 글로벌 통화 가치와 환율이 포함된 데이터 세트 분석을 기반으로 하는 비주얼이 포함된 기존 대시보드를 보유하고 있습니다.
데이터 엔지니어는 환율이 소수점 네 자리까지 정확하게 계산되도록 해야 합니다.
계산은 미리 계산되어야 합니다. 데이터 엔지니어는 QuickSight 초고속, 병렬, 인메모리 계산 엔진(SPICE)에서 결과를 구체화해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족시킬까요?

A. 대시보드에서 계산된 필드를 정의하고 생성합니다.

B. 분석에서 계산된 필드를 정의하고 생성합니다.

C. 데이터 세트에서 계산된 필드를 정의하고 생성합니다.

D. 시각적 개체에서 계산된 필드를 정의하고 만듭니다.

正確答案: C

問題5

회사는 Amazon S3 버킷에 JSON 형식과 .csv 형식으로 데이터 세트를 저장합니다. 이 회사는 Microsoft SQL Server 데이터베이스용 Amazon RDS, 프로비저닝된 용량 모드의 Amazon DynamoDB 테이블, Amazon Redshift 클러스터를 보유하고 있습니다. 데이터 엔지니어링 팀은 데이터 과학자가 SQL과 유사한 구문을 사용하여 모든 데이터 소스를 쿼리할 수 있는 기능을 제공하는 솔루션을 개발해야 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A. AWS Glue를 사용하여 데이터 소스를 크롤링합니다. AWS Glue 데이터 카탈로그에 메타데이터를 저장합니다. Amazon Athena를 사용하여 데이터를 쿼리합니다. 구조화된 데이터 소스에는 SQL을 사용합니다. JSON 형식으로 저장된 데이터에는 PartiQL을 사용합니다.

B. AWS Glue를 사용하여 데이터 소스를 크롤링합니다. AWS Glue 데이터 카탈로그에 메타데이터를 저장합니다. Redshift Spectrum을 사용하여 데이터를 쿼리합니다. 구조화된 데이터 소스에는 SQL을 사용합니다. JSON 형식으로 저장된 데이터에는 PartiQL을 사용합니다.

C. AWS Glue를 사용하여 데이터 소스를 크롤링합니다. AWS Glue 데이터 카탈로그에 메타데이터를 저장합니다. AWS Glue 작업을 사용하여 JSON 형식의 데이터를 Apache Parquet 또는 .csv 형식으로 변환합니다. 변환된 데이터를 S3 버킷에 저장합니다. Amazon Athena를 사용하여 S3 버킷에서 원본 데이터와 변환된 데이터를 쿼리합니다.

D. AWS Lake Formation을 사용하여 데이터 레이크를 생성합니다. Lake Formation 작업을 사용하여 모든 데이터 소스의 데이터를 Apache Parquet 형식으로 변환합니다. 변환된 데이터를 S3 버킷에 저장합니다. Amazon Athena 또는 Redshift Spectrum을 사용하여 데이터를 쿼리합니다.

正確答案: A

說明：（僅 VCESoft 成員可見）

問題6

한 회사가 Amazon EC2 인스턴스에서 실행되는 애플리케이션을 개발하고 있습니다. 현재 애플리케이션이 생성하는 데이터는 일시적입니다. 그러나 회사는 EC2 인스턴스가 종료되더라도 데이터를 유지해야 합니다.
데이터 엔지니어는 Amazon 머신 이미지(AMI)에서 새 EC2 인스턴스를 시작하고 데이터를 보존하도록 인스턴스를 구성해야 합니다.
이 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A. 애플리케이션 데이터가 포함된 루트 Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 볼륨이 지원하는 AMI를 사용하여 새 EC2 인스턴스를 시작합니다. EC2 인스턴스에 기본 설정을 적용합니다.

B. 애플리케이션 데이터가 포함된 EC2 인스턴스 스토어 볼륨이 지원하는 AMI를 사용하여 새 EC2 인스턴스를 시작합니다. EC2 인스턴스에 기본 설정을 적용합니다.

C. EC2 인스턴스 스토어 볼륨이 지원하는 AMI를 사용하여 새 EC2 인스턴스를 시작합니다. 애플리케이션 데이터를 포함하려면 Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 볼륨을 연결하세요. EC2 인스턴스에 기본 설정을 적용합니다.

D. Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 볼륨이 지원하는 AMI를 사용하여 새 EC2 인스턴스를 시작합니다. 애플리케이션 데이터를 포함할 추가 EC2 인스턴스 스토어 볼륨을 연결합니다. EC2 인스턴스에 기본 설정을 적용합니다.

正確答案: C

說明：（僅 VCESoft 成員可見）

問題7

어떤 회사는 분석을 위해 여러 SaaS(Software as a Service) 애플리케이션의 데이터를 결합하려고 합니다.
데이터 엔지니어링 팀은 Amazon QuickSight를 사용하여 분석을 수행하고 대시보드를 구축해야 합니다. 데이터 엔지니어는 SaaS 애플리케이션에서 데이터를 추출하여 QuickSight 쿼리에 사용할 수 있도록 해야 합니다.
어떤 솔루션이 가장 운영 효율적인 방식으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A. SaaS 애플리케이션의 데이터를 Microsoft Excel 파일로 내보냅니다. Excel 파일을 업로드하여 QuickSight에 데이터 소스와 데이터 세트를 만듭니다.

B. 애플리케이션에서 데이터를 추출하는 데 필요한 API를 호출하는 AWS Lambda 함수를 만듭니다.
Amazon S3 버킷에 데이터를 저장합니다. AWS Glue를 사용하여 S3 버킷의 데이터를 카탈로그화합니다. QuickSight에서 데이터 소스와 데이터 세트를 생성합니다.

C. AWS Lambda 함수를 Amazon Athena 데이터 소스 커넥터로 사용하여 SaaS 애플리케이션에 대한 연합 쿼리를 실행합니다. QuickSight에서 Athena 데이터 소스와 데이터 세트를 생성합니다.

D. Amazon AppFlow를 사용하여 각 SaaS 애플리케이션에 대한 행을 생성합니다. Amazon S3 버킷을 대상으로 설정합니다. 버킷으로 데이터를 추출하도록 흐름을 예약합니다. AWS Glue를 사용하여 S3 버킷의 데이터를 카탈로그화합니다. QuickSight에서 데이터 소스와 데이터 세트를 생성합니다.

正確答案: D

問題8

금융 회사가 최근 모바일 앱에 더 많은 기능을 추가했습니다. 새로운 기능을 사용하려면 회사에서 기존 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK) 클러스터에서 새 토픽을 만들어야 했습니다.
회사에서 새로운 주제를 추가한 지 며칠 후, Amazon CloudWatch에서 MSK 클러스터의 RootDiskUsed 메트릭에 대한 경보가 발생했습니다.
회사에서는 CloudWatch 경보에 어떻게 대처해야 합니까?

A. MSK 브로커 인스턴스를 더 큰 인스턴스 유형으로 업데이트합니다. MSK 클러스터를 다시 시작합니다.

B. MSK 브로커의 저장소를 확장합니다. MSK 클러스터 저장소를 자동으로 확장하도록 구성합니다.

C. 기존 주제에 대한 Target-Volume-in-GiB 매개변수를 지정합니다.

D. Apache ZooKeeper 노드의 저장소를 확장합니다.

正確答案: B

說明：（僅 VCESoft 成員可見）

問題9

데이터 엔지니어가 지속적인 데이터 수집이 필요한 애플리케이션의 로그 테이블을 설계하고 있습니다. 이 애플리케이션은 다른 애플리케이션의 특정 레코드에 대한 안정적인 API 기반 액세스를 제공해야 합니다. 또한, 매초 4,000건 이상의 동시 쓰기 작업과 6,500건 이상의 읽기 작업을 처리해야 합니다.

A. 애플리케이션의 용량 요구 사항을 충족할 수 있도록 프로비저닝된 용량을 가진 Amazon DynamoDB 테이블을 생성합니다. DynamoDB 테이블을 사용하여 DynamoDB API를 통해 모든 읽기 및 쓰기 작업을 수행합니다.

B. EVEN 분포 스타일을 사용하여 Amazon Redshift 테이블을 생성합니다. Amazon Redshift JDBC 커넥터를 사용하여 데이터베이스 연결을 설정합니다. 이 데이터베이스 연결을 사용하여 모든 읽기 및 쓰기 작업을 수행합니다.

C. KEY 분포 스타일을 사용하여 Amazon Redshift 테이블을 생성합니다. Amazon Redshift Data API를 사용하여 모든 읽기 및 쓰기 작업을 수행합니다.

D. Amazon S3 Standard 버킷에 로그 파일을 저장합니다. AWS Glue Data Catalog에 스키마를 등록합니다.
AWS Glue 스키마를 가리키는 외부 Redshift 테이블을 생성합니다. 이 테이블을 사용하여 Amazon Redshift Spectrum 읽기 작업을 수행합니다.

正確答案: A

說明：（僅 VCESoft 成員可見）

問題10

한 회사의 애플리케이션은 거의 실시간으로 데이터를 검색하고 분석해야 합니다. 이 애플리케이션은 초당 최대 1,000건의 요청을 처리해야 하며, 쿼리 지연 시간도 최소화해야 합니다. 또한, 각 데이터 팀이 자체적으로 소유하고 구성하여 비용 및 성능 최적화 요구 사항을 충족할 수 있는 솔루션을 원합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A. 인덱싱 기능을 갖춘 Amazon OpenSearch Service 클러스터를 사용하여 데이터를 쿼리합니다. 각 데이터 팀에 스토리지 및 쿼리 구성을 위한 별도의 클러스터를 할당합니다.

B. Aurora I/O 최적화 인스턴스에서 실행되는 Amazon Aurora 클러스터를 사용하십시오. 각 데이터 팀에 스토리지 및 쿼리 구성을 위한 별도의 Aurora 클러스터를 할당하십시오.

C. Amazon S3 버킷을 사용하여 데이터를 저장하세요. Amazon Athena를 사용하여 데이터를 쿼리하고 분석하세요. 쿼리 최적화를 위해 각 데이터 팀에 별도의 S3 버킷 접두사를 할당하세요.

D. Amazon Kinesis Data Streams 및 Amazon Managed Service for Apache Flink의 스트림을 사용하여 데이터를 쿼리하고 분석합니다. 각 데이터 팀에 관리 및 소비할 별도의 스트림을 할당합니다.

正確答案: A

說明：（僅 VCESoft 成員可見）

最新的Amazon AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01) (Data-Engineer-Associate Korean Version) - Data-Engineer-Associate Korean免費考試真題

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