High Passing Rate

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

1. 한 회사가 거래, 위험 관리 및 규정 준수 팀을 위한 데이터 메시 아키텍처를 구현해야 합니다. 각 팀은 자체 데이터를 보유하지만 뷰를 공유해야 합니다. 50개의 Glue 데이터베이스에 1,000개 이상의 테이블이 있습니다. 모든 팀은 Athena와 Redshift를 사용하며, 규정 준수를 위해서는 완전한 감사 및 PII 접근 제어가 필요합니다.

A) Lake Formation을 사용하여 테이블에 대한 도메인 간 액세스를 설정합니다. 세분화된 액세스 제어를 설정합니다.
B) Athena에서 온디맨드 분석을 위한 뷰를 생성합니다. Amazon Redshift에서 Athena 뷰를 사용하여 교차 도메인 분석을 수행합니다. AWS CloudTrail을 사용하여 데이터 액세스를 감사하고, AWS Lake Formation을 사용하여 세분화된 액세스 제어를 구축합니다.
C) 구체화된 뷰를 생성하고 각 도메인에 대해 Amazon Redshift 데이터 공유를 활성화합니다.
D) AWS Glue Data Catalog 뷰를 사용합니다. CloudTrail 로그와 Lake Formation을 사용하여 권한을 관리합니다.

2. 데이터 엔지니어는 AWS Glue를 사용하여 자동화된 추출, 변환 및 로드(ETL) 수집 파이프라인을 구축하고 있습니다. 파이프라인은 Amazon S3 버킷에 있는 압축 파일을 수집합니다. 수집 파이프라인은 증분 데이터 처리를 지원해야 합니다.
이 요구 사항을 충족하기 위해 데이터 엔지니어는 어떤 AWS Glue 기능을 사용해야 합니까?

A) 작업 북마크
B) 트리거
C) 분류기
D) 워크플로

3. 한 회사는 Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 범용 SSD 스토리지를 gp2에서 gp3로 업그레이드할 계획입니다. 회사는 업그레이드된 스토리지로 마이그레이션하는 동안 데이터 손실을 일으킬 수 있는 Amazon EC2 인스턴스의 중단을 방지하려고 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) gp2 볼륨의 스냅샷을 생성합니다. 스냅샷에서 새 gp3 볼륨을 생성합니다. 새 gp3 볼륨을 EC2 인스턴스에 연결합니다.
B) 기존 gp2 볼륨의 볼륨 유형을 gp3으로 변경합니다. 볼륨 크기, IOPS 및 처리량에 대한 새 값을 입력합니다.
C) 새 gp3 볼륨을 생성합니다. 점차적으로 데이터를 새로운 gp3 볼륨으로 전송합니다. 전송이 완료되면 새 gp3 볼륨을 EC2 인스턴스에 탑재하여 gp2 볼륨을 교체합니다.
D) AWS DataSync를 사용하여 새 gp3 볼륨을 생성합니다. 원래 gp2 볼륨의 데이터를 새 gp3 볼륨으로 전송합니다.

4. 회사는 프로비저닝된 용량 모드에서 작동하는 Amazon DynamoDB 테이블에 애플리케이션의 데이터를 저장합니다. 애플리케이션의 워크로드에는 정기적으로 예측 가능한 처리량 로드가 있습니다.
매주 월요일에는 이른 아침에 활동이 즉시 증가합니다. 주말에는 애플리케이션 사용량이 매우 적습니다.
회사는 사용량이 가장 많은 시간에도 애플리케이션이 일관되게 작동하는지 확인해야 합니다.
가장 비용 효율적인 방식으로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) 테이블을 두 개의 테이블로 나눕니다. 원본 테이블 프로비저닝 용량의 절반으로 각 테이블을 프로비저닝합니다. 쿼리를 두 테이블에 균등하게 분산시킵니다.
B) 용량 모드를 프로비저닝에서 주문형으로 변경합니다. 테이블의 로드에 따라 확장 및 축소되도록 테이블을 구성합니다.
C) 프로비저닝된 용량을 현재 피크 로드 시간 동안 존재하는 최대 용량으로 늘립니다.
D) AWS Application Auto Scaling을 사용하여 피크 사용 시간에 더 높은 프로비저닝 용량을 예약합니다.
사용량이 적은 시간에는 용량을 낮추도록 예약하세요.

5. 어떤 회사는 제3자로부터 온 고객 데이터를 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스에 로드해야 합니다. 이 회사는 주문 데이터와 제품 데이터를 동일한 데이터 웨어하우스에 저장합니다. 이 회사는 결합된 데이터 세트를 사용하여 잠재적 신규 고객을 식별하려고 합니다.
데이터 엔지니어는 소스 데이터의 필드 중 하나에 JSON 형식의 값이 포함되어 있음을 발견했습니다.
데이터 엔지니어는 최소한의 노력으로 JSON 데이터를 데이터 웨어하우스에 로드하려면 어떻게 해야 할까요?

A) Amazon S3를 사용하여 JSON 데이터를 저장합니다. Amazon Athena를 사용하여 데이터를 쿼리합니다.
B) SUPER 데이터 유형을 사용하여 Amazon Redshift 테이블에 데이터를 저장합니다.
C) AWS Lambda 함수를 사용하여 JSON 데이터를 평면화합니다. Amazon S3에 데이터를 저장합니다.
D) AWS Glue를 사용하여 JSON 데이터를 평면화하고 Amazon Redshift 테이블에 수집합니다.

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