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最新的 AWS Certified Data Engineer Data-Engineer-Associate-KR 免費考試真題:

1. 데이터 엔지니어가 Amazon EMR Duster를 출시하고 있습니다. 데이터 엔지니어가 새 클러스터에 로드해야 하는 데이터는 현재 Amazon S3 버킷에 있습니다. 데이터 엔지니어는 데이터가 저장 중과 전송 중에 모두 암호화되도록 해야 합니다.
S3 버킷에 있는 데이터는 AWS Key Management Service(AWS KMS) 키로 암호화됩니다. 데이터 엔지니어는 Privacy Enhanced Mail(PEM) 파일이 있는 Amazon S3 경로를 가지고 있습니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족시킬까요?

A) Amazon EMR 보안 구성을 만듭니다. S3 버킷의 at-rest 암호화에 적합한 AWS KMS 키를 지정합니다. 전송 중 암호화를 위한 PEM 파일의 Amazon S3 경로를 지정합니다. EMR 클러스터 생성 중에 보안 구성을 사용합니다.
B) Amazon EMR 보안 구성을 만듭니다. S3 버킷의 at-rest 암호화에 적합한 AWS KMS 키를 지정합니다. 전송 중 암호화를 위한 PEM 파일의 Amazon S3 경로를 지정합니다. EMR 클러스터를 만들고 보안 구성을 클러스터에 연결합니다.
C) Amazon EMR 보안 구성을 만듭니다. S3 버킷의 로컬 디스크 암호화에 적합한 AWS KMS 키를 지정합니다. 전송 중 암호화를 위한 PEM 파일의 Amazon S3 경로를 지정합니다. EMR 클러스터 생성 중에 보안 구성을 사용합니다.
D) Amazon EMR 보안 구성을 만듭니다. S3 버킷의 at-rest 암호화에 적합한 AWS KMS 키를 지정합니다. 두 번째 보안 구성을 만듭니다. 전송 중 암호화를 위한 PEM 파일의 Amazon S3 경로를 지정합니다. EMR 클러스터를 만들고 두 보안 구성을 클러스터에 연결합니다.

2. 한 회사에서 Amazon RDS for MySQL 데이터베이스에 대한 로그를 수집하고 감사를 위해 제공해야 합니다. 로그는 데이터베이스의 데이터를 수정하거나 데이터베이스 인스턴스를 변경하는 각 사용자를 추적해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) 기본 Amazon RDS 데이터베이스 감사 로깅을 활성화하고 구성합니다. Amazon CloudWatch Logs를 활성화합니다.
메트릭 필터 및 경보를 구성합니다. AWS CloudTrail 감사 로깅을 구성합니다.
B) Amazon CloudWatch Logs를 활성화합니다. 데이터베이스 변경 사항 및 인스턴스 수준 변경 사항을 모니터링하는 메트릭 필터를 생성합니다. 의심스러운 데이터베이스 작업에 대해 거의 실시간으로 알림을 전송하는 자동 알림 시스템을 구성합니다.
C) 데이터베이스 활동을 모니터링하는 Amazon EventBridge 규칙을 구성합니다. EventBridge 이벤트를 처리하고 Amazon OpenSearch Service에 저장하는 AWS Lambda 함수를 생성합니다.
D) API 호출을 로깅하도록 AWS CloudTrail을 구성하세요. 기본 모니터링에는 Amazon CloudWatch Logs를 사용하세요. IAM 정책을 사용하여 로그에 대한 액세스를 제어하세요. 로그 감사를 위한 예약 보고를 설정하세요.

3. 회사는 AWS에 데이터 레이크를 구축해야 합니다. 회사는 특정 팀에 행 수준 데이터 액세스와 열 수준 데이터 액세스를 제공해야 합니다. 팀은 Amazon EMR의 Amazon Athena, Amazon Redshift Spectrum 및 Apache Hive를 사용하여 데이터에 액세스합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) 데이터 레이크 스토리지로 Amazon S3를 사용합니다. AWS Lake Formation을 사용하여 행과 열별로 데이터 액세스를 제한합니다. AWS Lake Formation을 통해 데이터 액세스를 제공합니다.
B) 데이터 레이크 스토리지에 Amazon S3를 사용합니다. Amazon EMR을 통해 Apache Ranger를 사용하여 데이터 액세스 기준 행 및 열을 제한합니다. Apache Pig를 사용하여 데이터 액세스를 제공합니다.
C) 데이터 레이크 스토리지에 Amazon Redshift를 사용합니다. Redshift 보안 정책을 사용하여 데이터 액세스 기준 및 열을 제한합니다. Apache Spark 및 Amazon Athena 통합 쿼리를 사용하여 데이터 액세스를 제공합니다.
D) 데이터 레이크 스토리지에 Amazon S3를 사용합니다. S3 액세스 정책을 사용하여 행과 열별로 데이터 액세스를 제한합니다. Amazon S3를 통해 데이터 액세스를 제공합니다.

4. 회사는 투자 포트폴리오의 재무 성과에 대한 일일 기록을 Amazon S3 버킷에 .csv 형식으로 저장합니다. 데이터 엔지니어는 AWS Glue 크롤러를 사용하여 S3 데이터를 크롤링합니다.
데이터 엔지니어는 AWS Glue 데이터 카탈로그에서 매일 S3 데이터에 액세스할 수 있도록 해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족합니까?

A) AWSGlueServiceRole 정책을 포함하는 IAM 역할을 생성합니다. 역할을 크롤러와 연결합니다.
소스 데이터의 S3 버킷 경로를 크롤러의 데이터 저장소로 지정합니다. 크롤러를 실행하는 일일 일정을 만듭니다. 출력에 대한 데이터베이스 이름을 지정합니다.
B) AmazonS3FullAccess 정책을 포함하는 IAM 역할을 생성합니다. 역할을 크롤러와 연결합니다.
소스 데이터의 S3 버킷 경로를 크롤러의 데이터 저장소로 지정합니다. 크롤러를 실행하는 일일 일정을 만듭니다. 출력 대상을 기존 S3 버킷의 새 경로로 구성합니다.
C) AmazonS3FullAccess 정책을 포함하는 IAM 역할을 생성합니다. 역할을 크롤러와 연결합니다.
소스 데이터의 S3 버킷 경로를 크롤러의 데이터 저장소로 지정합니다. 매일 크롤러를 실행하기 위해 데이터 처리 장치(DPU)를 할당합니다. 출력에 대한 데이터베이스 이름을 지정합니다.
D) AWSGlueServiceRole 정책을 포함하는 IAM 역할을 생성합니다. 역할을 크롤러와 연결합니다. 원본 데이터의 S3 버킷 경로를 크롤러의 데이터 저장소로 지정합니다. 매일 크롤러를 실행하기 위해 데이터 처리 장치(DPU)를 할당합니다. 출력 대상을 기존 S3 버킷의 새 경로로 구성합니다.

5. 회사는 AWS 클라우드에서 실행되는 데이터 소스에 대한 데이터 카탈로그 및 메타데이터 관리를 설정해야 합니다. 회사는 데이터 카탈로그를 사용하여 데이터 저장소 집합에 있는 모든 개체의 메타데이터를 유지 관리합니다. 데이터 저장소에는 Amazon RDS 및 Amazon Redshift와 같은 구조화된 소스가 포함됩니다. 데이터 저장소에는 Amazon S3에 저장되는 JSON 파일 및 .xml 파일과 같은 반구조화된 소스도 포함됩니다.
회사에는 정기적으로 데이터 카탈로그를 업데이트하는 솔루션이 필요합니다. 솔루션은 소스 메타데이터에 대한 변경 사항도 감지해야 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) AWS Glue 데이터 카탈로그를 중앙 메타데이터 저장소로 사용합니다. Amazon RDS 및 Amazon Redshift 소스에 대한 스키마를 추출하고 데이터 카탈로그를 구축합니다. Amazon S3에 있는 데이터에 대해 AWS Glue 크롤러를 사용하여 스키마를 추론하고 데이터 카탈로그를 자동으로 업데이트합니다.
B) Amazon Aurora를 데이터 카탈로그로 사용합니다. 데이터 카탈로그에 연결할 AWS Lambda 함수를 생성합니다. 여러 소스에서 메타데이터 정보를 수집하고 Aurora 데이터 카탈로그를 업데이트하도록 Lambda 함수를 구성합니다. 주기적으로 실행되도록 Lambda 함수를 예약합니다.
C) AWS Glue 데이터 카탈로그를 중앙 메타데이터 저장소로 사용합니다. AWS Glue 크롤러를 사용하여 여러 데이터 스토어에 연결하고 메타데이터 변경 사항으로 데이터 카탈로그를 업데이트합니다. 메타데이터 카탈로그를 업데이트하기 위해 주기적으로 실행되도록 크롤러를 예약합니다.
D) Amazon DynamoDB를 데이터 카탈로그로 사용합니다. 데이터 카탈로그에 연결할 AWS Lambda 함수를 생성합니다. 여러 소스에서 메타데이터 정보를 수집하고 DynamoDB 데이터 카탈로그를 업데이트하도록 Lambda 함수를 구성합니다. 주기적으로 실행되도록 Lambda 함수를 예약합니다.

問題與答案：