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Amazon AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01) (Data-Engineer-Associate Korean Version) Sample Questions:

1. 한 미디어 회사가 웹사이트와 모바일 앱 전반에 걸쳐 발생하는 고객 활동 이벤트를 실시간으로 처리하는 분석 파이프라인을 구축하고자 합니다. 이 회사는 최소한의 지연 시간으로 수백만 건의 이벤트를 수집할 수 있는 솔루션을 원합니다. 또한, 데이터 손실을 방지하기 위해 확장성과 내구성이 뛰어난 솔루션을 필요로 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 가장 비용 효율적인 방식으로 충족할까요?

A) 데이터를 수집하고, AWS Lambda 함수를 사용하여 데이터를 처리하고, 분석을 위해 결과를 Amazon Redshift에 저장하도록 Amazon Kinesis Data Streams 파이프라인을 설정합니다.
B) Amazon S3 이벤트 알림을 구성하여 새로운 상호 작용 로그 파일이 생성될 때마다 AWS Lambda 함수를 호출합니다. 분석 결과를 Amazon Redshift에 저장합니다.
C) Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK) 클러스터를 배포합니다. 자체 관리형 컨슈머를 사용하여 데이터를 실시간으로 처리하고 배포합니다. 향상된 분석을 위해 Amazon Redshift와 통합합니다.
D) AWS Glue 작업을 예약하여 10분마다 Amazon S3에서 사용자 상호 작용 로그를 가져옵니다. AWS Glue 작업이 분석을 위해 데이터를 변환하고 Amazon Redshift에 저장하도록 구성합니다.

2. 데이터 엔지니어가 Apache Iceberg 프레임워크를 사용하여 100TB의 데이터가 포함된 데이터 레이크를 구축하고 있습니다. 이 데이터 엔지니어는 Iceberg 프레임워크를 사용하는 AWS Glue Apache Spark 작업을 실행하려고 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하려면 어떤 단계의 조합이 필요합니까? (두 가지를 선택하세요.)

A) -enable-auto-scaling 매개변수를 true로 설정합니다.
B) AWS Glue 작업에 -job-bookmark-option: job-bookmark-enable 매개변수를 추가합니다.
C) AWS Glue 작업에 대해 -conf라는 이름의 키를 생성합니다. --datalake-formats 작업 매개변수의 값으로 Iceberg를 설정합니다.
D) -datalake-formats 작업 매개변수에 대한 값으로 Iceberg를 설정합니다.
E) --extra-Jars 작업 매개변수를 사용하여 특정 버전의 Iceberg 경로를 지정합니다. ~ datalake-formats 작업 매개변수의 값으로 Iceberg를 설정합니다.

3. 기술 회사는 현재 Amazon Kinesis Data Streams를 사용하여 실시간으로 로그 데이터를 수집합니다. 이 회사는 다운스트림 실시간 쿼리에 Amazon Redshift를 사용하고 로그 데이터를 풍부하게 하려고 합니다.
어떤 솔루션이 운영 오버헤드를 최소화하여 Amazon Redshift에 데이터를 수집할 수 있을까요?

A) Amazon S3에 데이터를 전송하기 위해 Amazon Data Firehose 전달 스트림을 설정합니다. 매분 데이터를 로드하기 위해 Redshift 프로비저닝 클러스터를 구성합니다.
B) Redshift 프로비저닝된 클러스터 테이블로 데이터를 전송하기 위해 Amazon Data Firehose 전송 스트림을 설정합니다.
C) Amazon Managed Service for Apache Flink(이전 명칭 Amazon Kinesis Data Analytics)를 구성하여 Redshift 프로비저닝된 클러스터 테이블로 직접 데이터를 전송합니다.
D) Kinesis Data Streams에서 Amazon Redshift 스트리밍 수집을 사용하여 데이터를 구체화된 뷰로 표시합니다.

4. 소매업체는 Amazon Aurora PostgreSQL을 사용하여 라이브 거래 데이터를 처리하고 저장합니다. 이 회사는 데이터 웨어하우스에 Amazon Redshift 클러스터를 사용합니다.
추출, 변환 및 로드(ETL) 작업은 매일 아침 실행되어 PostgreSQL 데이터베이스의 새 데이터로 Redshift 클러스터를 업데이트합니다. 회사는 빠르게 성장했으며 Redshift 클러스터의 비용을 최적화해야 합니다.
데이터 엔지니어는 과거 데이터를 보관하기 위한 솔루션을 만들어야 합니다. 데이터 엔지니어는 PostgreSQL의 라이브 트랜잭션 데이터, Redshift의 현재 데이터, 보관된 과거 데이터의 데이터를 효과적으로 결합하는 분석 쿼리를 실행할 수 있어야 합니다. 솔루션은 비용을 줄이기 위해 Amazon Redshift에서 가장 최근 15개월 분의 데이터만 보관해야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하려면 어떤 단계 조합이 필요합니까? (두 가지를 선택하세요.)

A) PostgreSQL 데이터베이스에 있는 라이브 거래 데이터를 쿼리하도록 Amazon Redshift Spectrum을 구성합니다.
B) UNLOAD 명령을 사용하여 15개월 이상 된 데이터를 Amazon S3에 복사하는 월별 작업을 예약합니다. Redshift 클러스터에서 오래된 데이터를 삭제합니다. Amazon Redshift Spectrum을 구성하여 Amazon S3의 과거 데이터에 액세스합니다.
C) 다양한 소스의 라이브, 현재, 과거 데이터를 결합하는 Amazon Redshift에 구체화된 뷰를 만듭니다.
D) UNLOAD 명령을 사용하여 15개월 이상 된 데이터를 Amazon S3 Glacier Flexible Retrieval로 복사하는 월별 작업을 예약합니다. Redshift Duster에서 오래된 데이터를 삭제합니다. Redshift Spectrum을 구성하여 S3 Glacier Flexible Retrieval에서 과거 데이터에 액세스합니다.
E) PostgreSQL 데이터베이스에 있는 라이브 트랜잭션 데이터를 쿼리하기 위해 Amazon Redshift Federated Query 기능을 구성합니다.

5. 한 회사가 처리된 데이터를 S3 버킷에 저장합니다. 이 회사는 엄격한 데이터 액세스 정책을 가지고 있습니다. 이 회사는 IAM 역할을 사용하여 회사 내 팀에 S3 버킷에 대한 다양한 수준의 액세스 권한을 부여합니다.
회사는 사용자가 데이터 액세스 정책을 위반할 때 알림을 받고 싶어합니다. 각 알림에는 정책을 위반한 사용자의 사용자 이름이 포함되어야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족시킬까요?

A) AWS Config 규칙을 사용하여 데이터 액세스 정책 위반을 감지합니다. 규정 준수 알람을 설정합니다.
B) Amazon S3 서버 액세스 로그를 사용하여 버킷에 대한 액세스를 모니터링합니다. 액세스 로그를 Amazon CloudWatch 로그 그룹으로 전달합니다. 로그 그룹에서 메트릭 필터를 사용하여 CloudWatch 알람을 설정합니다.
C) Amazon CloudWatch 메트릭을 사용하여 객체 수준 메트릭을 수집합니다. CloudWatch 알람을 설정합니다.
D) AWS CloudTrail을 사용하여 S3 버킷의 객체 수준 이벤트를 추적합니다. 이벤트를 Amazon CloudWatch로 전달하여 CloudWatch 알람을 설정합니다.

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